LPC-transformer: optimalizovaný rámec stratégie tréningu pre klasifikáciu pneumónie na medicínskych snímkach viacerých tried

LPC-Transformer je nový rámec určený na klasifikáciu pneumónie na pľúcnych CT snímkach, ktorý využíva Swin Transformer ako základnú sieť. Rámec bol optimalizovaný pomocou vylepšených stratégií tréningu bez potreby prehĺbenia siete. Systém používa hybridnú stratu LMF, ktorá kombinuje Focal Loss a LDAMLoss na riešenie problému nerovnomerného rozdelenia tried. Na stabilizáciu tréningu je použitý optimalizátor SCION a PolyReLU v MLP moduloch na modelovanie zložitých nelineárnych vlastností. Pri testovaní na súbore CL-COVIDset obsahujúcom 11 tried pľúcnych CT snímkov dosiahol LPC-Transformer výrazné zlepšenia v porovnaní so základným modelom SwinT. Presnosť sa zvýšila o 4,2%, recall o 4,4%, presnosť o 2,0% a F1-skóre o 3,8%. Výsledky potvrdzujú účinnosť navrhovanej optimalizácie stratégie tréningu.