Page 88 - 中国全科医学2022-14

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·论著·诊疗新技术研究·

基于增强图卷积神经网络的病毒形态识别方法研究

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哈艳 1，2 ，袁伟珵 ，孟翔杰 ，田俊峰 2，5* 扫描二维码
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【摘要】 背景 透射电子显微镜（TEM）是检测病毒的重要手段，传统 TEM 检测常依靠专家手工观察，操作
步骤繁琐，且已有机器学习方法易受到背景、噪声的影响，导致病毒检测方法准确率差、效率低且耗时长。目的
探讨增强图卷积神经网络（EGCN）对 TEM 图像中的病毒形态自动识别问题，以提高 TEM 病毒检测的效率。方法
EGCN 模型利用卷积神经网络（CNN）提取像素间的局部特征信息，并结合样本特征之间的最近邻关系利用图卷积网
络（GCN）进行图特征学习。在模型优化中联合优化群体超分类损失和分类交叉熵损失以提高 EGCN 模型对病毒类别
信息特征的提取能力，较 CNN 对 TEM 病毒图像特征具备更强的特征提取能力。结果 通过不同方法在 15 类 TEM 病
毒图像数据集上开展实验，EGCN 达到 3.40% 的 top-1 错误率、1.88% 的 top-2 错误率、96.65% 的精确度和 96.60% 的
召回率，并通过一系列对比实验表明 EGCN 模型可以有效避免 TEM 图像中背景、噪声等的影响，提高对病毒识别的
准确率。结论 EGCN 可以有效解决病毒形态识别任务，为病毒的诊断提供重要的参考价值。
【关键词】 病毒形态分类；神经网络，计算机；卷积神经网络；图卷积网络；增强图卷积神经网络
【中图分类号】 R 319 【文献标识码】 A DOI：10.12114/j.issn.1007-9572.2022.0123
哈艳，袁伟珵，孟翔杰，等 . 基于增强图卷积神经网络的病毒形态识别方法研究［J］. 中国全科医学，2022，25（14）：
1749-1756. ［www.chinagp.net］
HA Y，YUAN W C，MENG X J，et al. Research on virus morphology recognition method based on enhanced graph
convolutional network［J］. Chinese General Practice，2022，25（14）：1749-1756.

Research on Virus Morphology Recognition Method Based on Enhanced Graph Convolutional Network HA Yan 1，2 ，
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YUAN Weicheng ，MENG Xiangjie ，TIAN Junfeng 2，5*
1. School of Management，Hebei University，Baoding 071002，China
2. Key Laboratory on High Trusted Information System in Hebei Province，Baoding 071002，China
3. School of Basic Medicine，Hebei Medical University，Shijiazhuang 050017，China
4. College of Mathematics and Information Science，Hebei University，Baoding 071002，China
5. School of Cyber Security and Computer，Hebei University，Baoding 071002，China
*
Corresponding author：TIAN Junfeng，Professor；E-mail：tjf@hbu.edu.cn
【Abstract】 Background Transmission electron microscope （TEM） is an important method to detect virus. TEM
detection often relies on manual observation by experts，and the operation steps are cumbersome. Moreover，existing machine

基金项目：国家自然科学基金资助项目（61802106）；河北省自然科学基金资助项目（F2021201049）
1. 071002 河北省保定市，河北大学管理学院 2. 071002 河北省保定市，河北省高可信信息系统重点实验室 3. 050017 河北省
石家庄市，河北医科大学基础医学院 4. 071002 河北省保定市，河北大学数学与信息科学学院 5. 071002 河北省保定市，河北大学
网络空间安全与计算机学院
*
通信作者：田俊峰，教授；E-mail：tjf@hbu.edu.cn
本文数字出版日期：2022-03-31

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103-107. （本文编辑：李婷婷）