【摘 要】
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2020全球癌症调查报告显示,乳腺癌已经成为女性中最常见并且致死率最高的癌症,因此,及时的诊断和治疗十分关键。钼靶X射线成像和超声成像是目前的主要检查手段。对于乳腺钼靶X射线图像,对诊断起决定性作用的肿块和微钙化等癌症病变在图像中占比很小,其腺体分布不均甚至会掩盖病灶区给诊断带来影响。超声成像容易受到回声和噪音的影响。基于这些客观原因,并非所有放射科医生都能保证每一个病例的准确诊断。因此,计算机辅
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2020全球癌症调查报告显示,乳腺癌已经成为女性中最常见并且致死率最高的癌症,因此,及时的诊断和治疗十分关键。钼靶X射线成像和超声成像是目前的主要检查手段。对于乳腺钼靶X射线图像,对诊断起决定性作用的肿块和微钙化等癌症病变在图像中占比很小,其腺体分布不均甚至会掩盖病灶区给诊断带来影响。超声成像容易受到回声和噪音的影响。基于这些客观原因,并非所有放射科医生都能保证每一个病例的准确诊断。因此,计算机辅助诊断（Computer Aided Diagnosis,CAD）系统被提出来提供辅助分析给放射科专家作为第二意见或决策支持。本文对乳腺图像诊断的CAD中的分类和分割两个环节进行了深度调研并提出基于深度学习的模型,旨在提高CAD的诊断准确率。本文的主要工作内容和创新点如下:1.受传统机器学习方法的启发,提出了多频率注意力网络（Multi Frequency Attention-Net,MFA-Net）对乳腺钼靶、超声全图像进行分类。网络的核心思路是将病灶特征分解到两个不同的频域组,并在两个频域组上分别添加基于二维离散余弦变换的注意机制对其频域特征进行重新校准,以此获得更多易分辨的特征提高分类的准确度。两个不同的频域组具有不同频率的特征,低频率特征有助于确定是否存在病变,而高频率特征有助于网络更多地关注肿块边缘。本节通过定量比较、频率能量分析以及特征图和可视化结果各种角度来评估所提出的模型。实验结果表明,与传统的卷积神经网络相比,所提出的方法减轻了乳腺X射线摄影中胸肌边缘的影响,并且在钼靶数据集DDSM上准确率相较baseline提升了约2.93%,在钼靶数据集INbreast上利用迁移学习二分类准确率达到了91.71%,在超声数据集（BUSI）上准确率同样提升了约2.02%,结果证明了所提模型的泛用性。2.提出了一种轻量的上采样模块Careup用于乳腺超声全图像的肿块分割。该模块主要利用了Unfold和Pixel Shuffle两个操作,使解码器的上采样不仅是对单个通道的像素点进行插值,还考虑了整个通道内相邻像素的高级语义特征进行学习,同时结合传统的双线性插值采样,最后再引入通道注意力模块来关注肿块信息而抑制其它干扰因素。实验结果表明,在不经任何预/后处理的情况下,所提模块嵌入到Baseline网络中后Dice指标提升约1.61%,IOU指标提升约2.07%。
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