【摘 要】
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乳腺癌是全球女性所患的最常见以及致死率最高的恶性肿瘤疾病,及时并准确地诊断乳腺肿瘤的良恶性可以减轻患者的生命危险。乳腺超声影像是乳腺癌诊断中不可或缺的工具,但解读超声影像并给出诊断结论是劳动密集型工作。深度学习的兴起使得对医疗图像的辅助诊断成为了可能。然而,深度模型的训练依赖于大量高质量的有标签样本,标注乳腺超声影像的良恶性标签需要患者进行手术活体组织检查,成本较大,而获得无标签数据只需使用超声设
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乳腺癌是全球女性所患的最常见以及致死率最高的恶性肿瘤疾病,及时并准确地诊断乳腺肿瘤的良恶性可以减轻患者的生命危险。乳腺超声影像是乳腺癌诊断中不可或缺的工具,但解读超声影像并给出诊断结论是劳动密集型工作。深度学习的兴起使得对医疗图像的辅助诊断成为了可能。然而,深度模型的训练依赖于大量高质量的有标签样本,标注乳腺超声影像的良恶性标签需要患者进行手术活体组织检查,成本较大,而获得无标签数据只需使用超声设备扫描并成像,相对容易得多。为了减少对有标签影像的需求,节约医学成本,本文同时使用有标签和无标签的影像,利用半监督深度学习方法实现乳腺超声影像的自动分类。本文提出了一个基于半监督深度学习图像方法的乳腺超声影像的良恶性分类算法MeanMatch,融合多种半监督图像分类算法的关键要素,兼顾了半监督深度学习的熵最小化、一致性正则化和泛性正则化三个重要原则。MeanMatch利用无标签数据里的特征分布信息,减小了对有标签影像的需求,在测试集上取得了优于监督方法和其它半监督方法的结果。此外,针对有标签样本少导致分类准确率不高的问题,本文利用集成学习的思想,将乳腺超声影像的有标签数据分成了多个有标签训练集及其对应的验证集,同时训练多个单体分类器,然后使用相对多数投票的集成策略,对于有监督方法和半监督方法都有了性能的提升。本文基于乳腺超声影像的医学病理知识,将乳腺超声影像的BI-RADS特征和良恶性特征进行结合,提出了一种融合BI-RADS特征的半监督乳腺超声影像的良恶性分类方法DeepSSL-BI,利用所提出的MeanMatch方法半监督预训练乳腺超声影像的BI-RADS级别分类器,然后使用BI-RADS特征映射矩阵将BI-RADS级别映射为良恶性概率,并结合基于图像的方法对乳腺超声影像进行特征融合,且对无标签数据添加BI-RADS特征的一致性约束,更符合乳腺超声影像的医学特点,从而提高分类性能。在测试集上的实验结果验证了该方法的有效性。此外,本文将BIRADS特征的一致性约束加到其它半监督算法中,实验结果验证了其有效性。最后,本文通过实验验证了BI-RADS特征的映射矩阵同时兼顾良恶性的映射概率时能取得最好的结果,BI-RADS特征的权重系数随着训练过程线性减小的方法更优。
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