计算机工程

作者：刘兆伟, 方艳红, 郑明宇, 锁斌

单位：西南科技大学信息工程学院, 四川 绵阳 621010

关键词：深度学习,信息融合,疾病诊断,多任务联合学习,注意力机制,医学图像分割

基金：国家自然科学基金(U1830133)

肺部疾病存在种类多、病灶区域小的特点, 现有数据集也存在数据量小的问题, 导致模型效果不理想。为提高诊断效果, 提出一种基于多任务联合注意力机制的肺部诊断网络(ASNet)。基于U-Net构建多任务诊断网络, 在原有病灶分割任务基础上加入病理分类任务, 加强任务之间的联系, 以分割任务为辅, 提升分类任务准确率; 提出多尺度挤压激励模块, 加强空间和通道之间的信息融合; 引入一种轴向注意力机制, 强调全局上下文信息和位置信息缓解由于医疗数据匮乏引起的欠拟合问题; 设计自适应多任务混合损失函数, 实现分割和分类任务损失权重的均衡。在自建数据集上的实验结果表明, 提出网络在病灶分割任务上的Dice系数、特异性(SP)、灵敏度(SE)、HD距离和准确率的平均结果分别为81.1%、99.0%、84.1%、24.6 mm和97.5%, 优于SAUNet++、SwinUnet等其他先进分割网络; 在病理分类任务上比MobileNetV2网络在精确率、召回率和准确率指标上分别提升了2.0、1.8和1.7百分点, 明显提升了在分类和分割上的精度, 对小目标病灶分割效果更佳, 其在合理的参数量下更适用于协助肺部疾病诊断。

来源：2025年第1期

《计算机工程》期刊编辑部

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