基于EM路由算法的医学图像分割UCaps网络

传统的医学图像分割网络存在分割精度低、图像信息易丢失、分割轮廓不清晰等问题。为提高医学图像分割准确率,提出一种结合胶囊网络与U-Net的多标签图像分割网络UCaps。以U-Net网络为架构,基于胶囊网络原理设计适用于胶囊网络的上采样算法,通过结合高斯混合模型作为聚类算法的EM路由算法聚合底层特征对高层特征的推导过程,使高层特征包含底层特征信息,同时底层特征间的位置、姿态等信息具有统一性。实验结果表明,相比U-Net、SegCaps、MaVec-Caps网络,UCaps网络的平均分割准确率为93.21%,其中左肺分割准确率达到98.24%,具有较高的图像分割准确率和较快的收敛速度。     

基于自适应图卷积网络的心电图多标签分类模型

心电图分析是一种被广泛应用的心脏疾病诊断方法。传统的心电图分析严重依赖医生个人水平,容易出现误诊、漏诊现象,效率较低,且不能有效利用高频信号提供的有价值信息。基于卷积神经网络（CNN）的心电图自动分类方法在一定程度上提高了诊断效率,但依然存在对高频信息利用不充分的问题,且单一的卷积神经网络由于受感受野的限制和权重共享的影响,导致无法充分利用全局信息,分类准确率有待提高。提出一种基于注意力机制与图卷积网络的心电图多标签分类模型MLECG-AGCN,通过设计基于注意力机制的CNN网络,提高网络对高频信号的利用率。引入图卷积网络,以有效利用全局信息和特征空间邻域样本信息,从而协助样本进行分类,提高分类结果的准确率。基于注意力机制的CNN网络通过高通滤波器突出原始信号的高频位置,生成注意力图,并将注意力图嵌入到原始信号中,增强网络关注高频信号的能力。在PTB-XL数据集上的实验结果表明,基于注意力机制的CNN网络与自适应图卷积网络的结合有效提高了心电图分类精度,与Multi-ECGNet、ResNet18、ResNet101等模型相比,MLECG-AGCN模型取得了较高的AUROC值,为0.943 639。