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目的 胸部X線是臨床實(shí)踐中常見的胸部疾病篩查和診斷方式。由于放射科醫(yī)生長(zhǎng)時(shí)間閱片容易視覺疲勞以及醫(yī)療資源分配不均衡的問(wèn)題，導(dǎo)致誤診和漏診的情況時(shí)有發(fā)生。針對(duì)這一問(wèn)題，本研究運(yùn)用深度學(xué)習(xí)技術(shù)，提出了一個(gè)基于ConvNeXt模型的胸部X線圖像的疾病檢測(cè)方法，旨在提高胸部疾病診斷準(zhǔn)確度、減輕誤診風(fēng)險(xiǎn)并提高醫(yī)生工作效率。方法 利用大規(guī)模公開胸部X線圖像數(shù)據(jù)集ChestX-ray14訓(xùn)練ConvNeXt模型，該模型在ResNet模型的基礎(chǔ)上，融合了視覺Transformer結(jié)構(gòu)的優(yōu)勢(shì)，可以有效提高模型的特征提取和識(shí)別能力，同時(shí)以AUC(ROC曲線下方的面積)作為模型性能的評(píng)價(jià)指標(biāo)，與已有的分類模型CheXNet、ResNet及Swin Transformer進(jìn)行了對(duì)比。此外，通過(guò)引入Grad-CAM可視化方法，利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特征圖的梯度信息生成胸部X線圖像的類激活熱力圖，實(shí)現(xiàn)對(duì)病灶區(qū)域的定位，從而提高醫(yī)生的診斷效率。結(jié)果 基于ConvNeXt模型的診斷方法在識(shí)別14種胸部疾病時(shí)平均AUC值可達(dá)0.842,特別在識(shí)別積液(AUC值為0.883)、水腫(AUC值為0.902)和疝氣(AUC值為0....