【摘 要】
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乳腺癌是女性常见癌症之一,严重影响女性身心健康。计算机辅助诊断（ComputerAided Diagnosis,CAD）模型能有效辅助病理医生临床诊断工作,实现早发现、早诊断、早治疗,为提高人们生活质量奠定重要基础。现有研究工作:一方面,医学样本稀缺,模型易过拟合;另一方面,多使用单类别特征,而未充分挖掘并利用异构图像特征间蕴含的跨模态病理语义,同时忽略不同特征在乳腺癌图像识别中的重要性。为此,提
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乳腺癌是女性常见癌症之一,严重影响女性身心健康。计算机辅助诊断（ComputerAided Diagnosis,CAD）模型能有效辅助病理医生临床诊断工作,实现早发现、早诊断、早治疗,为提高人们生活质量奠定重要基础。现有研究工作:一方面,医学样本稀缺,模型易过拟合;另一方面,多使用单类别特征,而未充分挖掘并利用异构图像特征间蕴含的跨模态病理语义,同时忽略不同特征在乳腺癌图像识别中的重要性。为此,提出基于深度学习与细粒度特征优选的乳腺癌图像识别模型。主要工作如下:（1）基于卷积神经网络的乳腺癌图像识别模型:针对特征学习不充分问题,基于迁移学习方法,用乳腺癌图像数据集对预训练好的卷积神经网络（包括:ResNet、VGGNet和DenseNet）进行微调,生成高层语义特征以刻画乳腺癌图像中的病灶区域,完成乳腺癌图像识别。实验表明:在所有卷积神经网络中,ResNet模型表现最优,尤其在高质量数据集INbreast上其识别精准度较高。但由于只使用单类别特征,卷积神经网络的整体精准度有待提高。（2）基于特征优选算法的乳腺癌图像识别模型:针对特征中存在大量噪声且特征维度过高导致模型过拟合等问题,设计多视角有效区域基因优选（MvERGS）算法,在特征优选中引入多视角,从不同角度去除特征中噪声信息,以提高特征判别性,完成识别任务。实验结果表明:采用MvERGS算法执行特征分量优选后,特征判别性进一步提升,两个数据集上的识别性能均有提升,模型过拟合问题得到一定抑制。此外,由于特征维度降低,模型实用性不断改善。（3）基于细粒度特征优选算法的乳腺癌图像识别模型:针对异构特征间蕴含的跨模信息未充分利用,设计RCA模型:基于MvERGS算法执行特征优选（Refinement,R）;通过跨模态相关性分析算法（Correlation,C）,挖掘异构特征间的跨模态病理语义,以更好地刻画病灶区域;采用GBDT算法自适应地优选最简洁但高效的特征（Adaptation,A）,完成乳腺癌图像识别。实验结果表明:执行细粒度特征优选算法后,图像特征的判别性得到明显改善,RCA模型整体识别性能优于主流基线。同时,模型实时性能提升,它已具备一定实用价值。
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