基于CT图像的双重注意力网络急性胰腺炎诊断方法

作为消化系统最常见的疾病之一，急性胰腺炎的医学影像仍使用简单的手工特征进行分析，效率与精度较低，与其危害性并不相称。由于胰腺的解剖变异性以及各种并发症，急性胰腺炎的影像表现复杂，不同患者不同种类的病灶差异大，基于CT影像的急性胰腺炎诊断难度较大。本文提出一种基于双重注意力网络用于诊断急性胰腺炎，该网络使用全局特征为不同阶段的局部特征生成局部注意力特征，使不同阶段的注意力特征关注不同尺度的病灶，最终通过融合对全局注意力特征进行分类。同时在生成注意力特征时，使用通道域注意力调整通道间的依赖，提高模型的表示能力。在真实的急性胰腺炎数据集上的实验结果表明，本文提出的网络取得了更好的急性胰腺炎诊断精度，相对原模型，灵敏度与曲线下面积（Area under the curve ，AUC）分别至少提升了3.4%，3.2%；相较其他注意力机制如SENet对ResNet模型的改进，AUC提升2.7%。