基于CCT的新冠肺炎胸部CT检测识别

林金朝; 陈俊刚; 庞宇; 王慧倩; 张冲冲; 黄志伟

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基于CCT的新冠肺炎胸部CT检测识别

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根据国家卫生健康委员会公布的诊疗方案第五版,计算机断层扫描(CT)影像临床诊断结果可作为新冠肺炎(COVID-19)病例诊断的标准。CT图像能够清晰、立体地显示新冠肺炎患者肺部病变特征,针对新冠肺炎的诊断,可以使用胸部CT图像构建新冠肺炎检测模型,为医生提供更精确的诊断。本文提出了基于紧凑型卷积Transformer(CCT)的检测识别模型,首先使用U-Net分割网络提取肺区后,使用CCT对肺区进行识别。将Transformer编码器的注意力机制更改为了轴向注意力机制,并添加位置偏移项,在训练中获取更精确的上下文信息。在CC-CCII数据集中挑选出了1034张新冠肺炎CT图像,1003张社区肺炎CT图像和931张正常CT图像组成测试集,性能达到了98.5%的准确率,98.6%的灵敏度,并且在其他小型数据集上性能表现良好。证明了提出的方法使用胸部CT图像检测新冠肺炎有正向辅助作用。

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来源
《生命科学仪器》 |2021年第6期|58-65|共8页
作者
林金朝; 陈俊刚; 庞宇; 王慧倩; 张冲冲; 黄志伟;
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作者单位

重庆邮电大学光电信息感测与传输技术重庆市重点实验室;

医工医信融合与转化医学泸州市重点实验室;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类肺炎;
关键词
新冠肺炎; CCT; 轴向注意力机制; 位置偏移项;

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