基于胸部X线片的深度迁移学习模型早期诊断儿童肺炎支原体肺炎

【摘要】目的：探讨基于VGG19的深度迁移学习模型在儿童胸部X线片（胸片）早期诊断肺炎支原体肺炎（MPP）中的价值。方法：搜集常州市第二人民医院儿科就诊的患儿3763例，其临床及影像资料齐全。将患儿胸片分成细菌性肺炎组、MPP组和病毒性肺炎组，并按照9:1随机分为训练集和测试集。另外选择150例患儿胸片作为验证集（细菌性肺炎、MPP和病毒性肺炎各50例）。模型性能评价指标包括在训练集和测试集中的准确率（Ac）及在验证集中的精确度（Pr）、召回率（Rc）、F1评分（F1）和ROC曲线下面积（AUC）。结果：VGG19在训练集和测试集中的最高Ac分别为0.99和0.95。细菌性肺炎组的Pr、Rc、F1、AUC分别为0.87、0.82、0.85、0.92，MPP组分别为0.85、0.74、0.78、0.90，病毒性肺炎组分别为0.76、0.88、0.81、0.93。VGG19对三组图像分类诊断的总体AUC为0.92。结论：基于VGG19的深度迁移学习模型是儿童胸部X线片诊断MPP的可靠方法，能够帮助临床早期诊断MPP。