基于密集卷积网络的X线气胸检测与定位

现有X线气胸检测存在两个主要问题：一是由于气胸通常与肋骨、锁骨等组织重叠，在临床上存在较大的漏诊，而现有算法的检测性能仍有待提高；二是现有基于卷积神经网络的算法无法给出可疑的气胸区域，缺乏可解释性。针对上述问题，提出了一种结合密集卷积网络（DenseNet）与梯度加权类激活映射的方法用于X线气胸的检测与定位。首先，构建了一个较大规模的胸部X线数据集PX-ray用于模型的训练和测试。其次，修改DenseNet的输出节点并在全连接层后添加一个sigmoid函数对胸片进行二分类（气胸/非气胸）。在训练过程中通过设置交叉熵损失函数的权重来缓解数据不平衡问题，提高模型准确率。最后，提取网络最后一个卷积层的参数以及对应的梯度，通过梯度加权类激活映射算法获得气胸类别的粗略定位图。在PX-ray测试集上的实验结果表明，所提方法的检测准确率为95.45%，并且在曲线下面积（AUC）、敏感度、特异性等指标上均高于0.9，优于VGG19、GoogLeNet以及ResNet算法，同时实现了对气胸区域的可视化。