用于医学图像分类的多层次注意力先验引导扩散模型
Medical image classification method based on multilevel attention prior-guided diffusion network
1. 上海理工大学 a. 健康科学与工程学院; b. 出版学院, 上海 200093
2. 上海交通大学医学院附属第一人民医院 超声医学科, 上海 200080
摘要
目的：医学图像分类精度目前受限于卷积神经网络捕捉长程依赖及全局语义信息的能力不足，以及Transformer结构在表示低级局部特征方面的局限性。为提升分类性能，本文提出多层次注意力先验引导扩散模型(MAPDN)。方法：本文结合ResNet与双向多层感知机，设计残差双向多层感知编码器(RBEncoder)，以实现对深层语义特征的可靠编码；此外，构建多层次注意力先验特征提取模块(MAEM)以增强特征表达，并为扩散过程提供更丰富的条件先验，进而优化特征学习与推理过程。结果：在两个公开数据集(HAM10000和APTOS2019)及一个私有数据集(SBC2025)上进行实验评估，MAPDN的分类准确率分别达到88.3%、85.2%和89.0%。结论：与现有深度学习方法相比，MAPDN实现了最先进的性能，证明了该模型在医学图像分类任务中的有效性。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(82130057,82572231,82302201)
上海市领军人才计划资助项目(SHLJ-121)
上海市科技启明星计划资助项目(24QA2707500)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2026.03.0092
出版期卷: 《计算机应用研究》 优先出版, 2026年第43卷 第12期
发布历史
[2026-07-29] 优先出版
引用本文
宋元冰, 王文举, 杜宇, 等. 用于医学图像分类的多层次注意力先验引导扩散模型 [J]. 计算机应用研究, 2026, 43 (12). (2026-08-25). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2026.03.0092. (Song Yuanbing, Wang Wenju, Du Yu, et al. Medical image classification method based on multilevel attention prior-guided diffusion network [J]. Application Research of Computers, 2026, 43 (12). (2026-08-25). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2026.03.0092. )
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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