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计量学报  2023, Vol. 44 Issue (8): 1303-1309    DOI: 10.3969/j.issn.1000-1158.2023.08.23
  电离辐射、化学计量与生物计量 本期目录 | 过刊浏览 | 高级检索 |
ConvOS:一种具有可解释性的新冠肺炎X光影像诊断模型
简献忠,游国达,张韬,张贞文
上海理工大学 光电信息与计算机工程学院, 上海200090
ConvOS:An Interpretable Diagnostic Model for COVID-19 X-ray Imaging
JIAN Xian-zhong,YOU Guo-da,ZHANG Tao,ZHANG Zhen-wen
School of Optical-Electrical and Computer Engineering, University of Shanghai for Science and Technology, Shanghai 200090, China
全文: PDF (670 KB)   HTML (1 KB) 
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 为了提高深度学习模型在新冠肺炎X光影像诊断中的诊断精度,改善模型可解释性不足,设计了一种融合双边扰动综合梯度显著图优化(IGOS++)算法和改进的ConvNeXt网络模型的新冠肺炎可视化诊断(ConvOS)模型。在ConvNeXt网络模型的残差块中引入一种高效通道注意力(ECA)模块,利用IGOS++对改进的ConvNeXt网络模型的输出特征进行扰动分析,得到最优的插入损失超参数,生成高精细度显著图,提高新冠肺炎X光影像可视化解释诊断性能。在COVIDx数据集上实验结果与其它诊断模型相比,分类性能指标更优,显著图的感兴趣区域(ROI)更为精准,模型的诊断置信度更高。实验结果表明:ConvOS模型诊断的准确率、召回率、精确度和F1-score分别达到了93.7%、92.6%、96.2%和94.4%,与其它诊断模型相比,分类性能指标更优,显著图的感兴趣区域更为精准,模型的诊断置信度更高。
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作者相关文章
简献忠
游国达
张韬
张贞文
关键词 计量学新冠肺炎X光影像ConvOS模型IGOS++算法ConvNeXt网络可解释性深度学习模型    
Abstract:In order to improve the diagnostic accuracy of deep learning model in X-ray diagnosis of COVID-19 and improve the models interpretability, a novel visual diagnosis (ConvOS) model was designed by combining bilateral perturbation comprehensive Gradient significance graph optimization (IGOS++) algorithm and improved ConvNeXt network model. An efficient channel attention (ECA) module was introduced into the residual block of ConvNeXt network model, and IGOS++ was used to analyze the output characteristics of the improved ConvNeXt network model. The optimal insertion loss hyperparameters were obtained, and high-precision saliency maps were generated to improve the performance of visual interpretation and diagnosis of COVID-19 X-ray images. The experimental results on COVIDx dataset show that the accuracy, recall, accuracy and F1-score of ConvOS model reach 93.7%, 92.6%, 96.2% and 94.4%, respectively. Compared with other diagnostic models, the classification performance index is better, the region of interest (ROI) of significance graph is more accurate, and the diagnostic confidence of the model is higher.
Key wordsmetrology    COVID-19    X-ray radiography    ConvOS model    IGOS++ algorithm    ConvNeXt network    interpretability    deep learning model
收稿日期: 2022-07-21      发布日期: 2023-08-22
PACS:  TB99  
基金资助:国家自然科学基金(11774017)
通讯作者: 游国达(1996-),男,河南鹤壁人,上海理工大学研究生,主要研究方向为图像处理、新冠肺炎X光影像诊断、深度学习。Email:203590737@st.usst.edu.cn     E-mail: 1439395210@qq.com
作者简介: 简献忠(1969-),男,湖南邵阳人,上海理工大学教授,主要从事图像处理、嵌入式系统、电力系统优化研究。Email:jianxz@usst.edu.cn
引用本文:   
简献忠,游国达,张韬,张贞文. ConvOS:一种具有可解释性的新冠肺炎X光影像诊断模型[J]. 计量学报, 2023, 44(8): 1303-1309.
JIAN Xian-zhong,YOU Guo-da,ZHANG Tao,ZHANG Zhen-wen. ConvOS:An Interpretable Diagnostic Model for COVID-19 X-ray Imaging. Acta Metrologica Sinica, 2023, 44(8): 1303-1309.
链接本文:  
http://jlxb.china-csm.org:81/Jwk_jlxb/CN/10.3969/j.issn.1000-1158.2023.08.23     或     http://jlxb.china-csm.org:81/Jwk_jlxb/CN/Y2023/V44/I8/1303
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