【摘 要】
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根据世界卫生组织的调查结果,乳腺癌发病率位居女性恶性肿瘤的首位,严重影响了女性的身心健康。乳腺癌的病症和体征表现多样,亚洲与欧洲女性的表征不同,增加了医生的诊断难度。为了减少我国乳腺癌的死亡率,研究和设计乳腺肿块良恶性分类模型,具有十分重要的理论和应用研究价值。基于深度学习研究设计了乳腺肿块的良恶性分类方法。针对乳腺钼靶图像中各种组织边界不清晰、乳腺肿块和其他组织相连结的问题,采用非线性的数据预处
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根据世界卫生组织的调查结果,乳腺癌发病率位居女性恶性肿瘤的首位,严重影响了女性的身心健康。乳腺癌的病症和体征表现多样,亚洲与欧洲女性的表征不同,增加了医生的诊断难度。为了减少我国乳腺癌的死亡率,研究和设计乳腺肿块良恶性分类模型,具有十分重要的理论和应用研究价值。基于深度学习研究设计了乳腺肿块的良恶性分类方法。针对乳腺钼靶图像中各种组织边界不清晰、乳腺肿块和其他组织相连结的问题,采用非线性的数据预处理方法——直方图均衡化,并结合截断归一化方法生成一幅全新的图像;针对结节目标尺寸差异巨大的问题,同时为了让模型更好地关注乳腺肿块信息,在输出肿块良恶性分类结果的基础上,添加了乳腺肿块的分割结果,并改进了Res Net50的网络结构;针对标注数据量过少导致的网络模型过拟合问题,采用标签平滑抑制模型对预测结果的自信程度,增强模型的泛化能力。鉴于不能从自然图像迁移到乳腺钼靶图像的深度模型,采用了两阶段学习和网络分层学习方法,充分地利用了已有数据集的信息,并提高了良恶性分类模型的精度;针对网络训练不易收敛的问题,采用学习率预热和学习率衰减的训练方法。在DDSM数据集上进行了测试,肿块良恶性分类达到0.9887的准确率,受试者操作特性曲线（ROC）下的面积AUC达到了0.9979。另外,在INbreast数据集上的准确率达到0.9565,AUC是0.9867。上述实验结果显示,乳腺肿块分类网络模型的良恶性分类具有较高的准确性,对乳腺癌诊断的临床研究具有较高的参考价值。
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