【摘 要】
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基于乳腺超声图像研究了一种深度学习自动分类算法TDS-Net，用于实现乳腺影像报告和数据系统（BI-RADS）3、4a、4b、4c、5级的五分类. TDS-Net设计了双支路的结构：首先，第一条支路采用提出的DDModule叠加构成，该模块能够减少超声图像中的伪影并提取丰富的局部细节特征；其次，第二条支路由卷积块构成，它主要用于提取图像的全局特征信息，作为第一支路的信息补充；最后，将两条支路融合得
【基金项目】
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国家自然科学基金（22174057;82160347）；
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基于乳腺超声图像研究了一种深度学习自动分类算法TDS-Net，用于实现乳腺影像报告和数据系统（BI-RADS）3、4a、4b、4c、5级的五分类. TDS-Net设计了双支路的结构：首先，第一条支路采用提出的DDModule叠加构成，该模块能够减少超声图像中的伪影并提取丰富的局部细节特征；其次，第二条支路由卷积块构成，它主要用于提取图像的全局特征信息，作为第一支路的信息补充；最后，将两条支路融合得到含有丰富特征信息的融合特征图，并采用深度可分离卷积和SENet进一步提取图中的信息，其中，深度可分离卷积能够减少参数并且增加网络的非线性进而增强其提取特征的能力，SENet注意力机制能增强高阶特征信息的提取.为验证该算法，采用云南省肿瘤医院提供的数据进行实验，结果显示准确率、精准率、F1值分别为94.67%、94.81%、94.69%，均高于对比算法，体现了该算优越性.同时为验证该算法的鲁棒性和普适性，基于两个公共数据集做了良恶性二分类的实验，实验结果同样高于对比算法.这些结果表明，所提算法TDS-Net对乳腺超声图像具有较强的识别能力，有望应用于临床医学中优化诊断流程.
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