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为解决肺部疾病精准诊断难题，研究人员开展基于深度学习的多类肺疾病检测研究。构建融合 VGG16 与 CNN 特征、结合 SE 块和自注意力模块的模型，对 6 类肺 X 射线图像分类，在 45,241 例样本中验证准确率达 93%，为临床诊断提供新工具。
在医疗影像领域，肺部疾病的精准诊断一直是备受关注的难题。随着空气污染加剧、吸烟等不良习惯的影响，肺炎、肺结核、COVID-19 等肺部疾病的发病率逐年上升，传统依靠放射科医生人工判读 X 射线图像的方式，不仅耗时费力，而且在面对复杂病灶或早期微小病变时，容易出现漏诊或误诊。尤其在资源有限的地区，如何快速、准确地从海量 X 射线图像中识别多种肺部疾病，成为亟待解决的临床痛点。
为突破这一困境，来自相关机构的研究人员开展了一项具有创新性的研究。他们致力于开发一种高效的深度学习模型，以实现对多种肺部疾病的精准分类。研究成果发表在《Engineering Applications of Artificial Intelligence》上，为肺部疾病的智能诊断提供了新的思路和技术支撑。
研究人员采用的关键技术方法主要包括：首先构建包含 45,241 张 X 射线图像的多源数据集，涵盖肺结核、肺炎、COVID-19、正常肺、肺混浊和气胸 6 类样本；在模型架构上，融合视觉几何组网络（VGG16）与卷积神经网络（CNN）进行特征提取，并引入挤压激励块（SE 块）和自注意力模块增强模型对关键特征的捕捉能力；图像预处理环节运用阈值分割、形态学操作、轮廓检测等技术进行图像分割，结合直方图均衡化和数据增强提升模型泛化性能；模型训练采用随机梯度下降（SGD）优化器和分类交叉熵损失函数，经过 500 轮迭代训练。
研究结果
通过一系列实验，研究人员得出以下重要结论：
- 模型分类性能验证：在多类别测试中，该模型对 6 类肺部疾病的验证准确率达到 93%，显著优于传统单一网络架构，证明了 VGG16 与 CNN 特征融合策略的有效性。
- 注意力机制的作用：SE 块通过动态校准特征图权重，使模型聚焦于图像中最具诊断价值的区域，如肺部实变、磨玻璃影等关键病变区域；自注意力模块则通过捕捉长距离特征依赖关系，提升了对复杂病灶结构的识别能力。
- 数据预处理的影响：结合阈值分割和直方图均衡化的预处理流程，有效增强了 X 射线图像的对比度和病变区域清晰度，数据增强技术通过生成多样化样本，降低了模型过拟合风险，进一步提升了泛化能力。
研究结论与意义
本研究构建的深度学习模型成功实现了对 6 种肺部疾病的精准分类，突破了传统研究中二元或三元分类的局限性，为临床提供了更全面的诊断参考。其核心创新点在于将经典的 VGG16 网络与 CNN 结合，通过特征融合和双重注意力机制（SE 块与自注意力模块），在降低计算成本的同时显著提升了分类精度。该模型在大规模多源数据集上的高准确率（93%），表明其具备临床转化潜力，尤其在基层医疗单位或资源有限地区，可作为辅助诊断工具缓解放射科医生的工作压力，提高早期病变的检出率。此外，研究中采用的数据预处理和模型优化策略，为其他医学影像的多分类研究提供了可借鉴的方法论，推动了人工智能在医疗诊断领域的跨学科应用与发展。
