基于SE-ResNet50架构的糖尿病肾病病理图像精准分类研究：一种增强型深度学习诊断方法

推荐：本研究针对糖尿病肾病(DN)早期诊断难题，创新性地将SE模块集成至ResNet50框架，构建SE-ResNet50模型用于肾小球病理图像分类。实验显示该模型准确率达97.02%、AUC 0.9856，Grad-CAM可视化证实其能精准定位诊断关键区域，为临床DN筛查提供了高精度AI工具。

　　

糖尿病已成为全球公共卫生危机，国际糖尿病联盟预测2045年患者将达7亿。这种代谢紊乱最严重的并发症之一——糖尿病肾病(DN)可进展至终末期肾衰竭，而肾小球病理图像分析是早期诊断的关键。然而传统诊断方法依赖耗时的人工评估，现有CNN模型又存在特征提取僵化等问题，亟需开发兼具高精度和可解释性的AI诊断工具。

日本金泽医科大学(Kanazawa Medical University)的研究团队在《Medicine in Novel Technology and Devices》发表创新研究，通过将注意力机制引入经典网络架构，开发出SE-ResNet50模型。该研究主要采用三项关键技术：1) 在ResNet50最后两个卷积模块间插入SE(Squeeze-and-Excitation)块实现特征通道动态校准；2) 使用金泽医科大学提供的14,249张肾小球图像数据集(含59例糖尿病患者样本)；3) 应用Grad-CAM梯度加权类激活映射技术进行决策可视化。

研究结果显示：在模型验证环节，SE-ResNet50验证集准确率达99.87%，显著优于EfficientNet B0(99.80%)等基线模型。独立测试集评估中，该模型以97.02%准确率、0.96精确度和0.9856 AUC值展现卓越性能。Grad-CAM可视化证实，相比其他模型关注肾小球外围区域，SE-ResNet50能精准聚焦毛细血管袢和系膜区等病理特征区域。插入-删除实验进一步验证其关注区域与诊断相关性(AUC差值0.62659)。

讨论指出，SE模块通过特征重加权机制使模型参数量仅增加3M，FLOPs增长不足2%，却显著提升了对微细病理特征的捕捉能力。尽管存在数据集规模有限等局限，该研究为DN早期诊断提供了兼具高精度(97.02%)和临床可解释性的解决方案。未来优化方向包括提升计算效率及扩大多中心验证。这项由Tomohisa Yabe、DeLai Qiu等学者完成的工作，获得JSPS科研基金(23K11261)支持，标志着深度学习在糖尿病并发症诊断领域的重要突破。