融合多尺度残差和注意力机制的特发性肺纤维化进展预测
目的 特发性肺纤维化(idiopathic pulmonary fibrosis,IPF)是一种致死率极高的肺间质疾病,呈渐进式发展且诊断手段有限,给病情的预后带来极大的困难.目前已有的肺功能衰退严重程度预测方法仍存在准确率较低的问题.方法 提出了一种融合多尺度残差和注意力机制的特发性肺纤维化进展预测模型,包括计算机断层扫描(computed tomography,CT)特征提取网络和多模态特征预测网络,以此预测IPF患者不同周数的用力肺活量(forced vital capacity,FVC).CT特征提取网络以InceptionV1为骨干网络,添加残差模块和改进的CBAM通道注意力模块(improved channel attention of convolutional block attention module,CBAM-ICA)来扩大网络的感受野,关注肺部区域的有效特征,添加与卷积层并行的空洞卷积模块,补充丢失的细节信息,并对改进的多尺度CT特征融合模块进行两次串联堆叠,提升网络获取CT特征的能力,最终获得更加有效的多尺度CT特征信息.多模态预测网络利用CT特征和临床特征进行融合形成的多模态特征对IPF患者不同周数的FVC值进行预测,提高了网络的预测性能.结果 在OSIC(Open Source Imaging Consortium)提供的肺纤维化测试数据集上的实验结果表明,本文提出的特发性肺纤维化进展预测模型得到了-6.8107的拉普拉斯对数似然得分,较其他方法具有更好的性能.结论 提出的融合多尺度残差和注意力机制的特发性肺纤维化进展预测模型对预测IPF患者不同周数的FVC值具有一定的有效性,可以帮助医生更好地了解IPF患者肺功能衰退的严重程度,对IPF患者的预后具有指导意义.
特发性肺纤维化(IPF);预测模型;多尺度残差;用力肺活量(FVC);注意力机制
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TP391.4(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金;国家自然科学基金;福建省软件测评工程技术研究中心开放课题;杭州市科技计划项目
2022-03-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共15页
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