【摘 要】
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尘肺病因其患病人数多、对病患伤害大、发病起源多样,成为国内影响最大的一种职业病之一。尘肺诊断过程复杂繁琐,需要以X光胸片为主,接尘史、临床表现等多方面资料为辅,由医
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尘肺病因其患病人数多、对病患伤害大、发病起源多样,成为国内影响最大的一种职业病之一。尘肺诊断过程复杂繁琐,需要以X光胸片为主,接尘史、临床表现等多方面资料为辅,由医生根据医学知识和临床经验进行诊断。其中人工阅片对医生要求较高,而由于医疗资源不均衡,导致基层更易出现误诊。利用图像处理技术可以有效的帮助医生进行胸片分析与诊断,一定程度上降低误诊率,但存在处理耗时过长、准确率受限等问题。为了响应国家分级诊疗政策和辅助医生高效诊断,引入深度学习技术,充分发挥其高准确率和诊断速度快的优势,与图像处理技术形成优势互补,完成具有基于深度学习的快速诊断和基于传统图像技术的特征诊断两种模式的尘肺辅助诊断系统。在特征诊断中经过一系列图像处理以及相关分析提取出X光胸片中大小阴影、肺部纹理等主要病灶特征,并获得诊断所需要的相关特征参数,辅助医生完成尘肺分期诊断;在快速诊断中,复用图像预处理模块完成图像的校正与过滤,基于多种数据规模数据集,采用自定义的网络模型完成学习训练,应用于X光胸片的识别,即得到快速诊断结果供医生参考。其中采用卷积核分解的方式重构深度学习神经网络,实现下深网络的同时降低计算量需求的目标,从而提高诊断性能。实验结果验证了尘肺诊断系统的各项功能合理、界面美观和重构后的深度神经网络结构有效提高尘肺诊断有效性。
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