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摘要
在新型冠状病毒肺炎诊断任务中，胸部X射线（chest X-ray,CXR）的无关信息会影响模型分类决策，利用分割网络先将肺实质提取出来再进行分类是一种有效的途径。提出一种两阶段的分类模型Res-IgSa，使用ResUNet网络先提取CXR图像的肺实质，分类网络以ResNet50为基本框架，引入改进全局上下文模块（WGC）以及空间注意力模块（CSA）。WGC在全局上下文的基础上引入通道规范化以及门控自适应单元，以更好地调整通道间的关系；CSA引入分组卷积，通过分组数来控制模型的容量，WGC和CSA可以实现特征图间的互补。在COVID-19 Radiography DatabaseV5数据集上进行了大量的实验，与原论文采用相同的方法相比，Res-IgSa实现了更好的分类效果，准确率、精度、召回率以及F1值分别达到了94.154%、94.157%、94.154%以及94.139%，并进行消融实验以及结果可视化进一步证明了该模型的有效性。
