【摘 要】
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为提高基于动态增强磁共振成像（DCE-MRI）的计算机辅助（CAD）方法对乳腺病变良恶性鉴别的精度，本文基于多模态特征融合，提出一种联合非对称卷积和超轻子空间注意模块的卷积神经网络AC＿Ulsam＿CNN．首先，采用迁移学习方法预训练模型，筛选出对乳腺病变良恶性鉴别最为有效的DCE-MRI扫描时序．而后，基于最优扫描时序图像，搭建基于AC＿Ulsam＿CNN网络的模型，以增强分类模型的特征表达能力
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（81830052）； 上海市科技创新行动计划资助项目（18441900500）；
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为提高基于动态增强磁共振成像（DCE-MRI）的计算机辅助（CAD）方法对乳腺病变良恶性鉴别的精度，本文基于多模态特征融合，提出一种联合非对称卷积和超轻子空间注意模块的卷积神经网络AC＿Ulsam＿CNN．首先，采用迁移学习方法预训练模型，筛选出对乳腺病变良恶性鉴别最为有效的DCE-MRI扫描时序．而后，基于最优扫描时序图像，搭建基于AC＿Ulsam＿CNN网络的模型，以增强分类模型的特征表达能力和鲁棒性．最后，将影像特征与乳腺影像数据报告和数据系统（BI-RADS）分级、表观扩散系数（ADC）和时间-信号强度曲线（TIC）类型等多模态信息进行特征融合，以进一步提高模型对病灶的预测性能．采用五折交叉验证方法进行模型验证，本文方法获得了0.826的准确率（ACC）和0.877的受试者工作曲线下面积（AUC）．这表明该算法在小样本量数据下可较好区分乳腺病变的良恶性，而基于多模态数据的融合模型也进一步丰富了特征信息，从而提高病灶的检出精度，为乳腺病灶良恶性的自动鉴别诊断提供了新方法．
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