27、基于通道注意力深度卷积神经网络架构的加权平均集成方法用于小儿肺炎诊断

基于通道注意力深度卷积神经网络架构的加权平均集成方法用于小儿肺炎诊断

1. 引言

近年来，许多感染和疾病在全球范围内蔓延。肺炎是一种由病毒或细菌引起的肺部疾病，会使肺部气囊充满液体，导致肺 alveoli 充满脓液，降低肺部的氧气容纳能力，引发疲劳和嗜睡等症状。据联合国儿童基金会（UNICEF）报告，约 80 万幼儿（包括 15.3 万新生儿）死于肺炎。免疫力较弱的人群，如老年人和儿童，尤其容易感染肺炎，其中儿童的死亡率最高。

目前，诊断儿童肺炎的方法众多，包括使用脉搏血氧仪测量血氧水平、全血细胞计数（CBC）和痰液测试等。然而，异常的 CBC 和血氧水平也可能指示其他肺部感染，并非肺炎所特有。胸部 X 光检查作为一种经济实惠的肺炎检测方法，但医生和放射科医生手动检查胸部 X 光片不仅耗时费力，还容易出现人为错误。

因此，开发一种准确且能快速做出预测的计算机辅助诊断（CAD）模型十分必要。CAD 可作为医生和放射科医生诊断的二次检查，降低人为错误的可能性。目前，CAD 方法已广泛应用于各种生物医学领域，如肿瘤检测、医学图像中的病变检测、帕金森病、缺氧检测和视网膜疾病等。卷积神经网络（CNN）等深度学习网络通过自动进行特征工程和学习更抽象的特征，简化了 CAD 模型的创建过程，提高了性能。基于注意力机制的卷积神经网络（CNN）通过使用注意力模块聚焦输入的重要部分，并利用基于残差的注意力防止梯度损失和改善误差传播，进一步提升了性能。

2. 文献综述

传统的手动特征提取方法需要特定的滤波器，如今已被深度学习系统所取代。早期的模式分类研究主要采用多层感知器（MLP）方法，但该方法无法获取局部信息。为解决这一问题，卷积神经网络（CNN）应运而生。