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摘要
针对新冠感染蔓延速度快、新冠医学图像的人工诊断耗时长、压力大、医疗资源不平衡等诸多问题，在轻量级网络EfficientNet-B0的基础上引入新的注意力模块ECBAM，提出一种EfficientNet-ECBAM网络。首先用此模块替换EfficientNet-B0网络结构中SE模块能够改善其因降维操作导致部分细节丢失的问题。其次，因为ECBAM模块能在通道和空间2个维度进行特征提取，亦能改善SE模块提取图片特征信息不充分的问题。在选用的COVID-19胸部X光数据集上进行的实验得出，基于EfficientNet-B0网络改进后的EfficientNet-ECBAM网络的准确率比经典卷积神经分类网络VGG16、ResNet-50分别提升了3.76个百分点和2.13个百分点，特异性及敏感性等指标也均有提升，模型参数量也分别降低了97.3%、85.6%，比轻量级网络SqueezeNet、MobileNet V1的准确率分别提升了2.97个百分点和2.44个百分点。在消融实验中，改进的ECBAM模块的各项指标也优于其他注意力模块。实验结果表明，本文提出的EfficientNet-ECBAM网络模型具有分类性能好、参数量低、计算量小的优势，利于部署在经济欠发达地区的医疗机构。
- 出版日期2023
- 单位河北大学; 四川轻化工大学
