一种基于GLA-ViT对胸部X光影像进行肺炎分类方法

本发明公开了一种基于GLA‑ViT对胸部X光影像进行肺炎分类方法，首先获取肺炎X光影像；将肺炎X光影像输入至图像块嵌入，将肺炎X光影像划分为16×16图像块并转化为序列特征；将序列特征输入GLAE模块进行局部和全局特征提取，先提取全局特征，再通过全局引导局部进一步进行特征提取得到全局‑局部多尺度特征；将多尺度特征作为输入，通过动态计算不同区域的注意力权重，从而进一步提取特征；将提取的特征通过MLP分类器进行分类。该方法旨在解决现有方法存在的局限性，充分利用X光影像的信息，提高模型的预测准确性和泛化能力。