基于XDense-RC-net的CXR图像分类算法

卷积神经网络逐渐应用于胸部X射线(chset X-ray,CXR)图像分类领域,目前普遍使用迁移学习技术进行分类研究,但在快速构建网络时未能考虑CXR图像的特异性。针对上述问题,提出了一种新型的XDense-RC-net方法。该方法对DenseNet模型进行改进,在原密集连接层引入新提出的空间注意力机制,实现特征提取和特征融合,优化DenseNet的transition模块,同时使用两种不同的池化策略增强模型的抗扰动能力。实验使用chest X-ray14多标签14分类数据集和COVIDx单标签3分类数据集对XDense-RC-net进行验证。在多标签分类实验中,平均AUC值达到0.854,比基准方法提升了0.109。在单标签分类实验中,平均准确率达到96.75%,相较于基准方法提升了7.75%。结果显示,XDense-RC-net提升了CXR图像分类的精度,并能够泛化至多标签和单标签两种不同的分类任务中。