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胸透X射線廣泛應用于多種胸部常見病變的篩查任務，由于不同類型的胸科疾病在病理形態、大小、位置等方面往往具有多樣性以及較大的差異性，且疾病樣本具有比例不平衡等問題，導致難以通過深度學習技術來檢測并定位胸部疾病區域。針對該問題，提出一種基于深度學習的胸部疾病診斷算法。通過壓縮激勵模塊實現自適應特征重標定，以提高網絡的細粒度分類能力。釆用全局最大-平均池化層增強網絡病理特征的空間映射能力，使用焦點損失函數降低簡單易分類樣本的權重，使得模型在訓練時更專注易錯分樣本的學習。在此基礎上，通過梯度加權類激活映射實現弱監督病變區域的可視化定位，為網絡預測結果提供相應的視覺解釋。在 Chest-Ray14官方數據劃分標準下進行訓練與評估，結果表明，該算法對14種常見胸部疾病的診斷效果較好，平均AUC值達到0.83。
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