[IEEE Trans Med Imaging | 论文简读] 用于COVID-19严重程度诊断和预测的结构注意图神经网络
2023-02-18 16:47:51 时间
简读分享 | 陈兴民 编辑 | 乔剑博
论文题目
Structural Attention Graph Neural Network for Diagnosis and Prediction of COVID-19 Severity
论文摘要
随着新冠肺炎疫情在全球范围内快速传播,联合识别轻症重症病例并预测轻症转化时间,对优化工作流程、减少临床医生工作量至关重要。本研究提出了一种新型的新冠肺炎诊断框架——结构注意图神经网络(Structural Attention Graph Neural Network, SAGNN),它可以结合胸部CT提取的特征、肺潜在结构分布和非影像学患者信息等多源信息,对新冠肺炎的严重程度进行诊断,并预测从轻到重的转换时间。具体而言,本文首先构建一个包含肺结构信息的图,并采用图注意网络迭代更新肺段的表示。为了区分不同的左右肺感染程度,作者进一步介绍了一种结构注意机制。最后,引入人口信息,并开发了一个多任务学习框架,以联合执行分类和回归任务。实验在真实数据集上进行,共1687例胸部CT扫描,其中轻症1328例,重症359例。实验结果表明,与其他比较方法相比,该方法获得了最佳的分类性能(例如曲线下面积为86.86%)和回归性能(例如相关系数为0.58)。
论文链接
https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=9969651
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