【摘 要】
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眼睑恶性黑色素瘤是一种死亡率极高的罕见疾病,对该疾病进行准确诊断既重要又具有挑战性。在眼睑恶性黑色素瘤诊断过程中,由于存在病理图像染色不一致、人工标注成本高等问题,设计高效且有针对性的辅助诊断方法具有重大现实意义。本文针对眼睑恶性黑色素瘤病理图像数据集开展研究,通过结合自监督学习（Self-Supervised Learning,SSL）、注意力机制等技术,首先进行了染色处理和数据增强优化,并在此
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眼睑恶性黑色素瘤是一种死亡率极高的罕见疾病,对该疾病进行准确诊断既重要又具有挑战性。在眼睑恶性黑色素瘤诊断过程中,由于存在病理图像染色不一致、人工标注成本高等问题,设计高效且有针对性的辅助诊断方法具有重大现实意义。本文针对眼睑恶性黑色素瘤病理图像数据集开展研究,通过结合自监督学习（Self-Supervised Learning,SSL）、注意力机制等技术,首先进行了染色处理和数据增强优化,并在此基础之上构建了一个以多模块网络（SSLECAFP）为核心的自监督智能辅助诊断系统。本文的主要工作和贡献如下:（1）针对眼睑数字病理图像染色不一致问题,本文提出了一种基于灰度转换和伽马变换组合优化的颜色恒常处理方法,使得模型在分类准确率上与不使用颜色恒常处理方法相比,提升了8.8%。此外,提出的组合优化方法在准确率提升上比单独使用的性能提升总和还高出1.75%。（2）针对有标注数据不足的问题,本文提出了一种基于污染原则优化的数据增强方法（Contaminated Cut Mix）,使得模型在眼睑黑色素瘤良恶块级分类任务中的准确率提升至89.82%,较传统Cut Mix方法提升了2.89%。（3）针对大量无标注图像未充分利用的问题,本文提出了SSL-ECAFP模型结构,最终将模型的块级分类准确率提升至92.88%,较传统基于自监督的下游模型SSL-Linear和全监督深度学习模型而言,性能分别提升了2.78%和3.06%。（4）针对多数病理医生阅片经验不足的问题,本文提出了一个基于自监督学习的全切片病理图像辅助诊断系统,在实现肿瘤概率热力图可视化的同时,使得全切片级数字病理图像的分类性能在AUC值上达到了0.990。本文在眼睑恶性黑色瘤分类诊断中取得了预期的效果,且成功实现了针对全切片图像的肿瘤概率可视化。这对节约医疗资源、提高诊断精度和提升医生诊断能力等方面都具有一定的现实意义。
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