肺部疾病会导致严重的呼吸问题，如果未及时治疗，导致猝死。许多研究人员利用深度学习系统使用胸部X射线（CXRS）诊断肺疾病。然而，这种系统需要在大规模数据上进行详尽的培训，以有效地诊断胸部异常。此外，采购这种大规模数据通常是不可行的和不切实际的，特别是对于罕见疾病。随着较近的增量学习的进步，研究人员定期调整了深度神经网络，以了解不同的训练示例。虽然，这种系统可以抵抗灾难性的遗忘，但它们彼此独立地对待知识表示，并且这限制了它们的分类性能。此外，据我们所知，没有增量学习驱动的图像诊断框架，专门用于筛选来自CXR的肺部障碍。为了解决这个问题，我们提出了一种新颖的框架，可以学会逐步逐步筛选不同的胸部异常。除此之外，拟议的框架通过增量学习损失函数，即在逐步学习的知识表示之间识别逐步学习知识表示之间的结构和语义互相依赖性，无论扫描仪规格如何，都会识别逐步学习的知识表示之间的结构和语义相互作用。我们在包含不同胸部异常的五个公共CXR数据集上测试了拟议的框架，其中它通过各种指标表现出各种最先进的系统。
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