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摘要
胸部疾病高发，且有些疾病种类的癌症转变率很高，因此基于卷积神经网络的胸部X光图像疾病自动检测分类方法是计算机辅助诊断的研究热点之一.然而，目前的自动分类方法仍面临胸部病灶的X光图像特异性特征表达不充分、不同胸部疾病发病率不平衡、卷积神经网络参数量过大等问题.针对上述问题，提出了一种端到端的基于八度卷积的ResNet(octave convolution based residual network,OC-ResNet)结构.首先，利用八度卷积改进ResNet中的普通卷积，将高低频特征分离，增强对高频信息的提取，以更好地表达胸部病灶的特异性特征，降低模型计算复杂度.其次，利用渐进式迁移学习，将OC-ResNet在ImageNet数据集进行预训练，获得网络的初始参数，然后固定网络浅层参数，在ChestX-Ray14数据集上微调网络深层参数.最后，为改善样本不平衡问题，网络训练时，采用了焦点损失函数，增加样本数较少类别的权重.在ChestX-Ray14数据集上的实验结果表明，OC-ResNet对14种胸部疾病分类的平均AUC值达到0.856，与目前先进的深度学习方法相比，其中13种疾病分类的AUC值达到最优，同时，计算复杂度相比基础网络降低了44.77%.
- 出版日期2023
- 单位天津大学
