基于多尺度注意力机制的真菌显微图像分类方法

R756%TP29; 目的 利用深度学习技术,建立临床常见的侵袭性真菌图像辅助分类模型.方法 回顾性收集2020年9月—2021年4月解放军总医院第八医学中心曲霉菌属、酵母菌属和新型隐球菌属真菌感染者的显微镜图像,按7:1.5:1.5的比例随机分为训练集、验证集和测试集.使用训练集和验证集图像对改进的MobileNetV2网络结构进行训练和参数调试,构建基于多尺度注意力机制的卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)真菌图像11分类模型.以机器鉴定结果为金标准,以查准率、召回率和F1值为指标评价该模型对测试集真菌图像的分类效果.将该模型与5种经典CNN模型进行比较,评价指标包括模型参数量、内存占用量、网络每秒处理的图像数量(frames per second,FPS)、 准确率及受试者操作特征曲线下面积(area under the curve,AUC).结果 共纳入真菌显微镜图像7666张,分别包括曲霉菌属、酵母菌属和新型隐球菌属图像2781张、4115张、770张.其中训练集5366张、验证集1150张、测试集1150张.改进的MobileNetV2模型对测试集11种真菌图像具有较高的分类性能,查准率为96.36％～100％,召回率为96.53％～100％,F1值为97.01％～100％.该模型的参数量、内存占用量分别为4.22 M、356.89 M,FPS为573,准确率为(99.09±0.18)％,AUC为0.9944±0.0018,综合性能优于5种经典网络模型.结论 本研究提出的真菌图像分类模型,在保持低运算成本的情况下,可获得较高的真菌图像识别能力,其整体性能优于常见的经典模型.