注意力增强CNN与Transformer模型在猴痘及皮肤病精准诊断中的突破性应用

本综述系统探讨了基于注意力增强的深度学习架构（包括EfficientNetB7、Xception、Swin Transformer等）在猴痘（Monkeypox）及皮肤病诊断中的应用。研究通过坐标注意力（Coordinate Attention）机制与边缘检测损失函数的创新融合，显著提升了模型特征提取能力和分类精度，在MSLD v2.0数据集上实现了99.99%的准确率、99.9%的召回率和100%的AUC值。文章还对比了多种CNN与Transformer模型性能，提出了可应用于临床及远程医疗场景的轻量化AI诊断方案，为传染病防控和皮肤科影像诊断提供了新的技术范式。

　　

引言：全球健康危机与诊断挑战

猴痘（Monkeypox）作为一种新发传染性疾病，已成为全球公共卫生领域的重要挑战。传统诊断方法如聚合酶链反应（PCR）虽可靠性高，但在资源有限环境中难以普及。皮肤病变图像的自助诊断需求日益迫切，而现有深度学习模型在特征提取和误分类方面仍存在明显局限。

相关研究进展

近年来，基于卷积神经网络（CNN）和视觉Transformer（ViT）的深度学习模型在皮肤病诊断领域取得显著进展。Pramanik等人采用Inception V3、Xception和DenseNet169的集成学习框架达到93.39%的准确率；Eliwa团队通过灰狼优化器（GWO）增强的CNN模型将准确率提升至95.3%。Dahiya等人通过超参数优化使Yolov5模型准确率达到98.18%，而Abdellatef提出的CanDark模型结合可取消生物特征与DarkNet-53架构，实现了98.81%的诊断准确率。

材料与方法

数据集采用猴痘皮肤病变数据集MSLD v2.0，包含六个疾病类别：猴痘（284张图像）、水痘（75张）、麻疹（55张）、牛痘（66张）、手足口病（161张）和健康皮肤（114张）。研究采用系统性预处理流程，包括图像归一化、尺寸调整（统一为224×224像素）和数据增强技术（随机旋转、翻转、亮度调节等），最终将数据集扩展至3000张图像。

模型架构方面，研究重点考察了五种深度学习模型：

• •
  EfficientNet B0：采用复合缩放算法优化网络深度、宽度和分辨率
• •
  MobileNet V2：基于倒残差结构和深度可分离卷积的轻量级架构
• •
  ResNet-50：通过残差连接解决梯度消失问题
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  Xception：使用深度可分离卷积替代传统卷积操作
• •
  Swin Transformer：基于移位窗口注意力的分层视觉Transformer

创新性地在EfficientNet系列中引入坐标注意力（Coordinate Attention）机制，通过捕捉空间和通道关系增强特征表示能力。同时集成边缘检测损失函数，使用Sobel和Canny算子提升病变边界识别精度。损失函数设计为总损失=交叉熵损失+边缘权重×边缘损失，其中EfficientNet B0采用0.5权重Canny方法，MobileNet使用0.05权重Sobel方法。

实验结果与讨论

通过五折交叉验证，所有模型均表现出优异性能：

• •
  Xception达到99.92%验证准确率
• •
  MobileNetV2获得99.00%验证准确率
• •
  Swin Transformer实现98.88%验证准确率

引入坐标注意力机制后，EfficientNet系列模型性能显著提升：

• •
  EfficientNet B0验证准确率从基准提升至99.98%
• •
  EfficientNet B2达到99.95%验证准确率
• •
  EfficientNet B7实现99.99%的突破性准确率，召回率99.9%，F1分数99.85%

混淆矩阵分析显示，优化后的模型假阴性率显著降低，ROC曲线下面积（AUC）接近1.0，表明模型具有近乎完美的分类能力。与现有研究相比，本方法在准确率、召回率和F1分数等方面均实现显著超越。

技术优势与创新点

本研究的主要突破体现在三个方面：

1. 1.
   通过坐标注意力机制增强空间特征定位能力，使模型聚焦于临床相关区域
2. 2.
   边缘检测损失函数改善病变边界识别精度，减少相似皮肤病间的误分类
3. 3.
   轻量化模型设计（特别是EfficientNet B0和MobileNet V2）确保在资源受限环境中的部署可行性

应用前景与临床意义

该技术框架可广泛应用于：

• •
  实时筛查系统：机场、边境检查站等公共场所的快速筛查
• •
  远程医疗平台：资源匮乏地区的皮肤病远程诊断
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  流行病学监测：大规模传染病监测和预警系统
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  临床决策支持：辅助 dermatologist 进行精准诊断

研究还探讨了联邦学习框架在保护患者隐私方面的应用潜力，以及实时可视化方法在医疗诊断中的实施路径。

局限性与未来方向

当前研究仍存在一些局限性：

1. 1.
   计算复杂度较高，在低功耗设备上的实时性能有待优化
2. 2.
   数据集规模有限，需要更多样化的临床数据验证泛化能力
3. 3.
   模型可解释性仍需增强，需要更完善的视觉解释工具

未来研究方向包括：

• •
  开发更高效的解释性AI（XAI）工具，如Grad-CAM和LIME集成
• •
  探索多模态数据融合，结合临床文本和时序数据
• •
  优化模型压缩技术，实现移动端部署
• •
  扩展疾病范围，验证模型在其他皮肤病诊断中的有效性

结论

本研究提出的注意力增强深度学习框架为猴痘和皮肤病诊断建立了新的技术标准。通过坐标注意力机制与边缘检测损失的创新结合，在保持模型轻量化的同时实现了突破性的分类精度。该技术不仅为传染病防控提供了有效工具，也为医学影像分析领域提供了可推广的技术范式，对推动AI在医疗领域的实际应用具有重要意义。