基于轻量化Mobile ViT网络的肺炎影像分类研究

为解决传统深度学习模型在医学影像处理中结构复杂、计算资源需求高的难题，研究人员提出新型轻量化Mobile Vit-mix网络。该模型通过FSConv（Fire+Channel Shuffle）模块和改进的ShuffleNet，在保持轻量化（参数量降低78%，复杂度降低41%）的同时提升特征表征能力，最终在公开肺炎数据集上实现0.7%的准确率提升，为资源受限环境下的高效诊断提供新方案。

　　

肺炎作为常见呼吸系统疾病，其影像精准分类对早期诊疗至关重要。针对传统深度学习模型因结构复杂导致的医学影像应用局限，这项研究创新性地构建了基于轻量化Mobile ViT（Vision Transformer）的混合网络。

该模型核心亮点在于：

1. 独创FSConv模块，整合Fire操作与通道混洗（Channel Shuffle）技术，在维持模型轻量化特性同时，显著提升特征间相关性利用效率；
2. 采用改进版ShuffleNet架构，有效缓解局部特征提取过程中的信息丢失问题，使特征融合损耗降低至可忽略水平；
3. 在公开肺炎数据集（包括Sait和ChestXRay 2017）的消融实验中，模型参数量与复杂度分别较现有最优轻量化网络降低78%和41%，而分类性能反超基线模型0.7%。

这项突破不仅验证了Mobile Vit-mix网络在医学影像领域的可靠性，更为资源受限场景（如移动医疗设备、基层医疗机构）提供了高精度的肺炎筛查工具，标志着轻量化AI在临床辅助诊断中的重大进展。