【摘 要】
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新冠肺炎是一种急性呼吸道传染病,具有传染性强、变异性强、潜伏期长等特点。如今新冠疫情已在全球范围爆发,使得医疗体系陷入巨大危机,各行业经济受到严重影响,人类生活面临严峻考验,因此新冠肺炎的快速诊断对于后续治疗和控制疫情具有重大意义。当前核酸检测的检出率低且等待时间长,作为重要补充的CT影像学检查又加大了医生阅片的工作量,造成误检漏检的风险。针对以上痛点,本文在国内外现有研究方法的基础上,通过数据处
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新冠肺炎是一种急性呼吸道传染病,具有传染性强、变异性强、潜伏期长等特点。如今新冠疫情已在全球范围爆发,使得医疗体系陷入巨大危机,各行业经济受到严重影响,人类生活面临严峻考验,因此新冠肺炎的快速诊断对于后续治疗和控制疫情具有重大意义。当前核酸检测的检出率低且等待时间长,作为重要补充的CT影像学检查又加大了医生阅片的工作量,造成误检漏检的风险。针对以上痛点,本文在国内外现有研究方法的基础上,通过数据处理、网络设计、实验对比、模型部署等研究,提出了基于深度学习的新冠肺炎CT图像辅助诊断系统。经过多测试集和多评价指标的验证,该系统能够快速、准确、端到端地实现肺实质分割、肺部切片分类和新冠肺炎病灶分割,极大地提升了医生的诊断效率。论文的主要研究内容与创新点如下:针对新冠肺炎和普通肺炎的CT征象高度相似导致难以辨认的问题,提出了新冠肺炎、普通肺炎和正常切片的三分类Vi Linformer网络,该网络在Vi T网络的基础上引入了Linformer自注意力机制,以序列化的图像块作为自注意力机制的输入,并通过矩阵低秩分解的方法将运算的时间复杂度和空间复杂度从O（n~2）降低到O（n）。通过与经典卷积神经网络结果对比,Vi Linformer能在极少的参数量下取得与多数复杂模型接近的效果,AUC为0.98。针对现有方法分割肺实质和新冠肺炎病灶精度不高的问题,提出了融合挤压激励残差模块SER和空洞空间卷积池化金字塔模块ASPP的SAUNet++网络,SER模块将更多的权重分配给更重要的特征通道,并缓解了梯度消失的问题,ASPP模块通过不同采样率的并行空洞卷积来捕获多尺度信息。实验证明,SAUNet++在多项分割指标上优于当前最先进的模型且子模块提升效果显著,Dice系数达到87.38%。针对新冠肺炎微小病灶和模糊边界分割难的问题,提出了掩膜图和水平集距离图的双输出的SAUNet++网络,水平集广义骰子损失函数LGDL在指导模型训练时能够同时关注分割目标的面积和边界信息,可以有效分割出微小病灶且具有一定的抗噪能力。实验取得的敏感度达到94.27%,HD距离仅为17.12mm。
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