改进残差网络的医学X射线影像分类与加密传输系统

来源：计算机测量与控制杂志2024年第8期北京时间：

作者：汪兴阳,戴安邦,刘艳,王俊哲,陈心可

单位：河海大学

摘要：随着X射线影像在医疗诊断领域的快速发展，在大量胸腔X射线影像产出的情况下，医生根据经验进行人为判断分析的方式不能满足诊断效率与准确率的需求，高效率、高准确率处理批量X射线影像分类的问题亟待解决。通过改进残差网络对胸腔X射线影像进行分类，并设计一种加密传输系统，可有效解决上述问题。利用对X射线影像进行基于马尔可夫随机场的图像增强，再采用深层信息挖掘能力较强的ResNet50作为主干网络，增加自注意力机制并采用CELU激活函数优化。经Kaggle整合数据集实验测试结果表明，在保证分类准确性的前提下，分类的召回率从0.432提升到0.652。同时，系统采用基于Logistic混沌序列的图像加密算法，保证了远程医疗诊断的私密性，满足实际远程医疗场景的应用需求。

关键词：胸腔X射线影像;ResNet50;马尔可夫随机场;自注意力机制;CELU;Logistic混沌序列

基金资助：常州市科技项目（CJ20220089）、河海大学大学生创新创业训练计划资助项目（2023102941331）