SP-CPGCN：用于尘肺病分期的超像素先验因果感知图卷积网络-计算机应用研究2025年06期-手机知网

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预防医学与卫生学

SP-CPGCN：用于尘肺病分期的超像素先验因果感知图卷积网络

太原理工大学计算机科学与技术学院(大数据学院);太原理工大学软件学院;中北大学软件学院;山西医科大学第一医院国家卫生健康委员会尘肺病重点实验室,山西省呼吸疾病重点实验室,呼吸与危重症医学科;西山煤电(集团)有限责任公司职业病防治所 | 王月莹纪国华冯伟毅赵涓涓强彦马建芬施熠炜杨帆

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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...

机　构:

太原理工大学计算机科学与技术学院(大数据学院)；太原理工大学软件学院；中北大学软件学院；山西医科大学第一医院国家卫生健康委员会尘肺病重点实验室,山西省呼吸疾病重点实验室,呼吸与危重症医学科；西山煤电(集团)有限责任公司职业病防治所；

领　域:

预防医学与卫生学；呼吸系统疾病；计算机软件及计算机应用；自动化技术；

关键词:

图神经网络；因果推断；超像素；胸片；尘肺分期；

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