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（1）基于CT影像的细菌性、真菌性、病毒性肺炎分类诊断模型
胸部医学影像检查是临床诊断工作中工作量最大的类别之一，与之相关的疾病种类繁多且复杂，尤其是肺部感染性病变由于病原菌类别广泛且存在"异病同影"和"同病异影"等现象，给临床诊断带来了沉重的压力。传统的病原菌确诊通常需要依赖微生物培养，这一过程对诊疗条件要求高且耗时较长，容易延误患者的最佳治疗时机。在后疫情时代，传染性肺炎所带来的公共卫生威胁仍然存在，短期内肺炎患者激增导致医疗资源紧张的情况时有发生，因此迫切需要开发高效的辅助诊断工具来实现早期筛查和快速分诊。针对这一临床需求，本研究第一部分工作旨在构建一种基于胸部CT影像数据的深度学习算法，用于对细菌性、真菌性和病毒性三种主要类型的肺炎进行准确的鉴别分类。研究共纳入了2763名具有完整胸部CT影像数据和明确病原体检查结果的患者作为模型训练和内部验证的数据来源，另外收集了173名患者的独立数据集用于外部验证，以评估模型的泛化能力。本研究采用了先进的深度学习网络架构对CT影像进行自动特征提取和分类学习，模型训练完成后在验证数据集上进行了全面的性能评估。结果显示，该模型在鉴别病毒性肺炎、真菌性肺炎和细菌性肺炎时的受试者工作特征曲线下面积分别达到了0.816、0.715和0.934，其中对病毒性肺炎分类的敏感度、特异度和准确度分别为0.847、0.919和0.873。为了评估该算法的临床应用价值，本研究邀请了三位不同年资的放射科医生进行对照实验，这三位医生分别具有3年、7年和12年的诊断经验。统计检验结果表明，该深度学习算法对细菌性肺炎和病毒性肺炎的诊断性能显著优于具有3年和7年诊断经验的放射科医生，整体诊断水平与具有7年经验的中级放射科医生相当，这一结果验证了深度学习辅助诊断工具在肺炎分类任务中的实际应用潜力。
（2）基于CT影像与临床信息融合的革兰氏阳性和阴性细菌性肺炎鉴别模型
在完成第一部分三类肺炎鉴别诊断研究的基础上，本研究第二部分工作进一步聚焦于细菌性肺炎的精细分类，具体研究革兰氏阳性和革兰氏阴性两类细菌性肺炎的鉴别诊断问题。这一分类任务具有重要的临床意义，因为革兰氏阳性菌和革兰氏阴性菌对抗生素的敏感性存在显著差异，准确区分病原菌类型有助于指导临床医生选择恰当的经验性抗生素治疗方案。本研究纳入了2423例具有完整胸部CT影像、临床体征记录、实验室检查结果和病原学检查结果的细菌性肺炎患者数据，其中革兰氏阳性细菌性肺炎563例，革兰氏阴性细菌性肺炎1860例。研究采用了多模态数据融合的建模策略，分别构建了基于影像特征的影像模型、基于临床信息的临床模型以及两者相结合的影像-临床融合模型。在影像模型的构建中，本研究选用ResNet-18作为特征提取的骨干网络，首先在大规模自然图像数据集上进行预训练，然后在肺炎数据集上进行微调，提取全连接层输入的512维深度特征，再通过特征降维和机器学习分类器构建最终的影像模型。临床模型则选择与肺炎病原菌类型相关的临床特征变量，使用梯度提升机算法作为分类器进行建模，特征重要性分析显示中性粒细胞与淋巴细胞比率对分类结果的贡献度最大。融合模型通过逻辑回归将影像模型和临床模型的预测得分进行整合。实验结果表明，单独的影像模型在测试集上的曲线下面积为0.719，临床模型的曲线下面积为0.827，而融合模型的曲线下面积进一步提升至0.884，敏感度和特异度分别达到0.772和0.822。统计检验证实融合模型的性能显著优于单一模态模型，决策曲线分析也表明在大多数临床决策阈值范围内融合模型都能带来更大的净收益，充分证明了影像学特征与临床数据相结合在肺炎病原菌鉴别诊断中的重要价值。
（3）基于DR图像与临床信息的儿童细菌性肺炎分类诊断模型
在前两部分研究工作的基础上，本研究第三部分将目光转向儿童这一特殊群体的肺炎诊断问题。儿童由于配合度较低且对辐射暴露更为敏感，胸部CT检查在儿科临床实践中的应用受到一定限制，而X射线数字化放射成像作为一种辐射剂量较低、检查时间短的影像学手段，是诊断儿童肺炎的首选方法。本研究收集了447例革兰氏阳性细菌性肺炎和395例革兰氏阴性细菌性肺炎患儿的数字化X线胸片和相关临床信息，研究如何利用深度学习技术从这些数据中实现病原菌类型的准确分类。考虑到儿童胸片的图像特点和临床信息的重要性，本研究设计了专门的多模态深度学习框架来融合影像特征和临床特征。针对影像数据，本研究构建了由三个卷积层和三个全连接层组成的卷积神经网络模型；针对临床数据，则设计了包含四个全连接层的前馈神经网络模型。为了全面评估不同模型架构的性能，本研究还对比了多种常用的深度学习和机器学习方法，包括ResNet系列、ResNeXt系列和轻量级MobileNetV3用于影像分类，以及逻辑回归、支持向量机、梯度提升和全连接网络用于临床特征分类。实验结果显示，在融入临床数据后，各深度学习模型的分类性能均获得了明显提升，曲线下面积平均提高5.6%，F1分数平均提高10.2%，这一结果有力地证明了临床信息对于改善单纯基于影像分类模型性能的重要作用。
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