基于CCT的新冠肺炎胸部CT检测识别

• 作者: 林金朝 陈俊刚 庞宇 王慧倩 张冲冲 黄志伟
• 来源期刊: 生命科学仪器
• 学科: 医学
• 关键词: 新冠肺炎 CCT 轴向注意力机制 位置偏移项
• 年，卷（期）: 2021,（6）
• 所属期刊栏目: 技术与应用|Technology and Application
• 页码范围: 58-65
• 页数: 8页
• 分类号: TP391.41|R563.1
• 语种: 中文
• DOI: 10.11967/2021191209

摘要

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.