基于深度学习的胸部平片人工智能自动诊断模型的设计及研究

• 作者: 佟琪 张冰 张帅 张建 张艳秋 李丹燕 汤子洋 蒋宛平 辛小燕
• 来源期刊: 实用放射学杂志
• 学科: 医学
• 关键词: 胸部X线检查 机器学习 深度学习 神经网络 注意机制
• 年，卷（期）: 2020,（5）
• 所属期刊栏目: 计算机应用
• 页码范围: 822-825
• 页数: 4页
• 分类号: R816.4|R814.49
• 字数: 3704字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-1671.2020.05.034

摘要

目的 基于深度学习的方法,建立胸部X线平片人工智能诊断生成系统,并对其诊断性能进行初步研究.方法 采用人工智能深度学习的方法,建立胸部X线平片人工智能自动诊断生成系统,预先用已经发布的数据集ChestX-ray8在监督模式下训练了编码器.然后用测试集NJDTH8进行测试,此测试集包括了12219份图像和同样数量的中文报告,基于一致性的图形描述(CIDEr)评分法对训练集和测试集数据进行评估.最后随机抽取100份由影像科医生给出诊断报告数据和100份有由模型自动生成诊断报告数据,随机排序后,再由2位高年资的影像科医生来判读评分.结果 在训练集和测试集中,CIDEr评分法结果显示训练损失持续下降,验证损失在第10轮训练中达到饱和值5.8.在随机的200份报告中,模型生成报告的5分率达到72％,基本达到中等年资水平的影像诊断医生水平77％.结论 本研究基于深度卷积神经网络和结合注意力机制的递归神经网络开发的胸部X线平片人工智能自动诊断模型,能够对胸部X线片自动生成影像学诊断报告,且诊断性能较好,可以继续进一步使用和深入研究.