SP-CPGCN：用于尘肺病分期的超像素先验因果感知图卷积网络

针对尘肺病灶微小微薄以及现有深度学习方法受非因果特征影响，导致尘肺分期准确率低的问题，提出基于超像素先验的因果感知图卷积网络(SP-CPGCN)。具体来说，该网络通过对超像素而非整张胸片进行特征提取以学习局部微小特征；充分考虑节点间的空间邻近性和特征相似性构建图网络，设计分层聚合图卷积网络利用不同深度的信息进行信息传递和特征整合。此外，提出基于图卷积网络的自适应因果推断，利用干预损失和稳定性损失相结合的因果干预策略来避免非因果特征的干扰，设计类内一致性损失来平衡个体特异性特征和群体普遍性特征。在临床尘肺病胸片数据集上的验证结果表明，SP-CPGCN的准确度为 82.4%，精确度为 78.9%，灵敏度为 77.3%，特异度为 88.6%，AUC 为 90.3%，均优于其他方法。实验结果表明，SP-CPGCN 有效提升了尘肺病分期的准确性和稳定性，为自动化医学诊断提供了可靠的新方法。

关键词

图神经网络因果推断超像素胸片尘肺分期

基金项目

国家自然科学基金资助项目(U21A20469,62376183)

中央引导地方科技发展基金资助项目(YDZJSX2022C004)

山西省基础研究计划项目(202103021224066)

国家卫生健康委尘肺病重点实验室开放课题(YKFKT004)

山西省科技创新人才团队专项计划(202304051001009)

国家卫生健康委尘肺病重点实验室(2020-PT320-005)

出版信息

DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2024.08.0352

出版期卷: 《计算机应用研究》优先出版, 2025年第42卷第5期

发布历史

[2025-03-06] 优先出版

引用本文

王月莹, 纪国华, 冯伟毅, 等. SP-CPGCN：用于尘肺病分期的超像素先验因果感知图卷积网络 [J]. 计算机应用研究, 2025, 42 (5). (2025-03-06). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2024.08.0352. (Wang Yueying, Ji Guohua, Feng Weiyi, et al. Sp-cpgcn: causality-perception graph convolutional network on superpixel prior for pneumoconiosis staging [J]. Application Research of Computers, 2025, 42 (5). (2025-03-06). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2024.08.0352. )

摘要关键词基金项目出版信息发布历史引用本文

关于期刊

计算机应用研究月刊
Application Research of Computers
刊号 ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP

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