融入深层病理信息挖掘的乳腺肿块识别模型

摘要：

乳腺癌是女性中最常见的癌症,乳腺肿块识别模型能有效地辅助医生的临床诊断工作.然而,医学图像样本稀缺使识别模型易过拟合.提出融入深层病理信息挖掘的乳腺肿块识别模型:构建样本精选策略,跨越不同乳腺造影图像数据集筛选优质样本,从数据增强角度应对医学图像样本稀缺;由浅入深挖掘有限标注样本中蕴含的病理信息,从特征优选角度应对医学图像样本稀缺.设计多视角有效区域基因优选(MvERGS)算法,以精化原始图像特征,提升特征判别性并压缩特征维度,更好地匹配样本数量;对精化的新特征执行判别相关分析(DCA),深入挖掘异构特征间的跨模态相关性,即深层病理信息,以准确刻画乳腺肿块病灶区域.基于深层病理信息与传统分类器训练出高效的乳腺肿块识别模型,完成乳腺造影图像分类.实验表明:识别模型的关键技术指标,包括Accuracy和AUC,均优于主流基线,样本稀缺导致的过拟合问题得到缓解.

关键词：乳腺肿块识别;病理信息挖掘;样本精选;特征优选;多视角有效区域基因优选(MvERGS)

所属期刊栏目：16

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金;国家自然科学基金;国家自然科学基金;教育部人文社会科学研究项目;江西省科技厅重点研发计划;江西省科技厅重点研发计划;江西省教育厅科技项目;江西省教育厅科技项目;江西省高校人文社科基金;江西省高校人文社科基金;江西省自然科学基金面上项目;江西省自然科学基金面上项目

在线出版日期：2022-02-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共15页

页码：413-427