综述：深度学习轻量级架构模型在肺部疾病识别中的应用

这篇综述系统评价了23项研究（2020-2025年），探讨轻量级深度学习模型（如SqueezeNet、EfficientNetV2）在肺部疾病（COVID-19、肺炎等）影像诊断中的优势。研究表明，此类模型通过减少参数量（如SqueezeNet仅57万参数）和计算时间，在移动设备上实现高效分类（最高准确率98.20%），为资源受限场景提供可行方案。

　　

Abstract

肺部疾病是全球主要死因之一，早期诊断对提高治疗效果至关重要。基于X射线或CT扫描的深度学习方法虽能识别复杂医学影像模式，但面临数据量大、计算资源高的限制。轻量级架构（如SqueezeNet）通过优化参数量和计算效率，在移动设备等低配置环境中实现高效诊断。本文综述的23项研究显示，轻量级模型参数量可降低至传统模型的1/50（如UNet需3107万参数），同时保持竞争性准确率（EfficientNetV2+ELM达98.20%）。

Introduction

肺部疾病（如COVID-19、肺炎、COPD）的相似症状和影像特征使诊断困难。传统依赖放射科医师经验的方法易受主观影响，而深度学习提供客观解决方案。然而，传统CNN模型（如VGG）的高资源需求阻碍其在基层医疗的应用。轻量级架构通过模型压缩（如通道剪枝、量化）和优化（如知识蒸馏），平衡效率与精度，成为研究热点。

Performance Analysis

研究对比了UNet、SegNet等模型在COVID-19肺部感染区域分割中的表现。HRNet以96.24%准确率和0.9147 Dice系数超越ResNet-101等重型模型，其多分辨率特征融合机制显著提升小病灶检出率。而SqueezeNet在公开COVID-19数据集上以57万参数实现媲美复杂模型的性能，验证轻量化设计的有效性。

Challenges

轻量级模型面临医学数据稀缺、噪声敏感和过拟合风险。例如，肺炎与结核病的影像相似性导致模型混淆，需通过数据增强（如GAN生成）和迁移学习缓解。此外，模型解释性不足可能影响临床信任，需结合梯度加权类激活图（Grad-CAM）等可视化技术。

Future Directions

未来研究应聚焦多模态数据融合（如临床指标+影像）、动态模型压缩（如神经架构搜索NAS），以及边缘计算部署。改进标注策略（如放射科医师协同标注）和解决类别不平衡（如Focal Loss）也是提升性能的关键。

Conclusion

轻量级模型在肺部疾病诊断中展现出显著优势，但需针对特定场景权衡参数量与精度。例如，EfficientNetV2+ELM的组合在分类任务中表现最优，而HRNet更适合精细分割。未来需进一步探索模型泛化能力和实时性，以适配移动医疗设备需求。