基于自适应R2-Unet图像分割与注意力Densenet-LSTM的X光影像肺部疾病高效检测分类系统

为解决肺部疾病诊断准确率低的临床难题，研究人员开发了融合深度学习的三阶段智能诊断框架。该研究创新性地采用参数经EPOA优化的自适应循环残差U-Net(AR2-UNet)实现精准肺部分割，结合注意力机制Densenet与LSTM混合模型(ADNet-LSTM)进行分类，最终取得93.92%的分类准确率，显著超越ResNet等基线模型，为AI辅助早期肺病诊断提供了可靠方案。

　　

肺部疾病作为全球重大健康威胁，其精准诊断直接影响患者预后。这项研究构建了革命性的深度学习辅助诊断系统，包含三大核心技术模块：首先从标准数据库获取胸部X光影像；随后采用经增强河豚优化算法(EPOA)调参的自适应循环残差U-Net(AR2-UNet)进行肺区精准分割，该网络通过递归残差连接显著提升小病灶检出率；最终将分割结果输入创新的"注意力Densenet结合长短时记忆网络(ADNet-LSTM)"分类器，其双路架构既能捕捉空间特征又建模时序依赖。实验数据表明，该模型以93.92%准确率全面碾压传统方案——比ResNet(90.77%)、Inception(89.55%)、DenseNet(89.66%)和纯LSTM(91.79%)均有显著提升，尤其对早期肺炎和肺结节显示出94.6%的敏感度。这套集成化解决方案为临床医生提供了可靠的AI决策支持，有望推动精准医疗在呼吸系统疾病领域的应用落地。