MultiFusionNet: Multilayer Multimodal Fusion of Deep Neural Networks for Chest X-Ray Image Classification

📄 arXiv: 2401.00728v1 📥 PDF

作者: Saurabh Agarwal, K. V. Arya, Yogesh Kumar Meena

分类: eess.IV, cs.CV, cs.LG

发布日期: 2024-01-01

备注: 19 pages

DOI: 10.1007/s00500-024-09901-x

💡 一句话要点

提出MultiFusionNet以解决胸部X光图像分类中的特征提取不足问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 胸部X光 图像分类 深度学习 多模态融合 卷积神经网络 特征提取 医疗影像 自动化诊断

📋 核心要点

  1. 现有方法主要依赖最终卷积层的特征提取，未能充分利用其他层的信息，导致分类性能受限。
  2. 本文提出的MultiFusionNet模型通过多层特征提取和融合，旨在提高胸部X光图像的疾病分类准确性。
  3. 实验结果表明，模型在三类和两类分类任务中分别达到了97.21%和99.60%的准确率，显著优于现有方法。

📝 摘要（中文）

胸部X光成像是识别肺部疾病的重要诊断工具。然而，手动解读这些图像既耗时又容易出错。利用卷积神经网络（CNN）的自动化系统在提高胸部X光图像分类的准确性和效率方面展现了潜力。尽管以往研究主要集中在使用最终卷积层的特征图，但探索利用额外层的优势以改善疾病分类仍然是必要的。本文提出了一种新颖的基于深度学习的多层多模态融合模型，强调从不同层提取特征并进行融合。我们的疾病检测模型考虑了每一层捕获的判别信息。此外，我们提出了不同大小特征图融合模块（FDSFM），有效合并来自不同层的特征图。该模型在三类和两类分类中分别达到了97.21%和99.60%的显著高准确率。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决胸部X光图像分类中，现有方法仅依赖最终卷积层特征提取的不足，导致分类性能不佳的问题。

核心思路：提出的MultiFusionNet模型通过从多个卷积层提取特征，并进行融合，充分利用不同层次的判别信息，以提高分类效果。

技术框架：模型整体架构包括多个卷积层和FDSFM模块，首先从不同层提取特征图，然后通过FDSFM模块将这些特征图进行有效融合，最终进行分类。

关键创新：最重要的创新在于引入了FDSFM模块，能够有效合并不同大小的特征图，提升了模型的分类能力，与传统方法相比，能够更全面地利用网络的特征信息。

关键设计：模型采用了多层特征提取策略，损失函数设计为交叉熵损失，网络结构上结合了多个卷积层的输出，确保了特征的多样性和丰富性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，MultiFusionNet模型在三类和两类分类任务中分别达到了97.21%和99.60%的准确率，显著高于传统方法的性能。这一提升表明，模型有效利用了多层特征信息，为胸部X光图像分类提供了新的解决方案。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括医疗影像分析、自动化诊断系统和远程医疗等。通过提高胸部X光图像的分类准确性，能够帮助医生更快地做出诊断决策，提升患者的治疗效果。未来，该模型还可扩展应用于其他疾病的分类任务，具有广泛的实际价值。

📄 摘要（原文）

Chest X-ray imaging is a critical diagnostic tool for identifying pulmonary diseases. However, manual interpretation of these images is time-consuming and error-prone. Automated systems utilizing convolutional neural networks (CNNs) have shown promise in improving the accuracy and efficiency of chest X-ray image classification. While previous work has mainly focused on using feature maps from the final convolution layer, there is a need to explore the benefits of leveraging additional layers for improved disease classification. Extracting robust features from limited medical image datasets remains a critical challenge. In this paper, we propose a novel deep learning-based multilayer multimodal fusion model that emphasizes extracting features from different layers and fusing them. Our disease detection model considers the discriminatory information captured by each layer. Furthermore, we propose the fusion of different-sized feature maps (FDSFM) module to effectively merge feature maps from diverse layers. The proposed model achieves a significantly higher accuracy of 97.21% and 99.60% for both three-class and two-class classifications, respectively. The proposed multilayer multimodal fusion model, along with the FDSFM module, holds promise for accurate disease classification and can also be extended to other disease classifications in chest X-ray images.