【摘 要】
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乳腺癌在女性癌症发病中一直位居首位,已成为危害女性健康的重要因素。研究表明及早发现癌症可以提高患者的生存率和生存质量。在乳腺检查方面,医生通过X射线、超声、磁共振等影像资料可以获得有效信息。随着人工智能技术的不断进步,利用深度学习技术准确无误的进行乳腺肿块的分割对于乳腺癌的诊断以及后期治疗具有重要的意义。为了提高乳腺肿块的分割精度,论文利用MIAS数据集,基于残差注意力和上下文关系对乳腺X射线图像
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乳腺癌在女性癌症发病中一直位居首位,已成为危害女性健康的重要因素。研究表明及早发现癌症可以提高患者的生存率和生存质量。在乳腺检查方面,医生通过X射线、超声、磁共振等影像资料可以获得有效信息。随着人工智能技术的不断进步,利用深度学习技术准确无误的进行乳腺肿块的分割对于乳腺癌的诊断以及后期治疗具有重要的意义。为了提高乳腺肿块的分割精度,论文利用MIAS数据集,基于残差注意力和上下文关系对乳腺X射线图像肿块分割RAU-Net模型进行了研究和改进。针对乳腺图像信息复杂的特点,论文基于融合多层维度特征和优化网络参数的思想对RAU-Net结构进行了改进:1、考虑到RAU-Net网络模型参数量庞大,训练时间过长的缺陷,论文研究了注意力模块结构,通过优化模块结构减少约29.54%的网络参数,实现了降低训练用时和提高分割效率的目的。2、论文研究并设计了上下文关系模块,通过计算上层特征和目标特征的信息偏差,获取上下文关系特征,增强上下文特征联系,迫使模型关注乳腺肿块的形状。通过连接上下文关系特征与下层特征,经SE模块计算乳腺肿块特征权重,加强乳腺肿块的特征信息,提高分割精度。通过使用上下文关系模块,加强了浅层特征和深层特征的聚合的同时减少了特征图在编码-解码过程中传递的误差。此外,论文还对改进的RAU-Net模型的参数设计、卷积层和激活层的选用进行了优化,通过整合数据预处理和数据增广等技术进一步提高了分割的精度。为了验证改进的乳腺肿块分割模型的有效性,论文在MIAS乳腺X射线图像上进行了对比试验,并利用交叉熵函数、F1分数、ROC曲线等方法对分割模型的性能进行了评价。论文提出的改进RAU-Net模型在对复杂乳腺肿块图像的分割实验中,各项指标均优于FCN、U-Net网络,F1分数能达到88.36%,证明了论文提出的改进的RAU-Net模型能为后续的乳腺癌的计算机辅助诊疗提供有效的分割结果。
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