文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A
DOI: 10.16157/j.issn.0258-7998.223549
中文引用格式: 吳明明,,顧春華. 一種乳腺X線影像腫塊的多特征融合檢測算法[J]. 電子技術(shù)應(yīng)用,,2023,49(7):35-40.
英文引用格式: Wu Mingming,,Gu Chunhua. A mutil-feature fusion algorithm for Mammography masses[J]. Application of Electronic Technique,,2023,,49(7):35-40.
0 引言
近幾十年以來,,乳腺癌已經(jīng)成為影響全世界女性健康最主要的癌癥之一,女性新確診的癌癥病例中乳腺癌占30%,。由國際癌癥機(jī)構(gòu)(IARC)在2020 年發(fā)布的《2020年全球癌癥負(fù)擔(dān)報(bào)告》中顯示,,2020年全球估計(jì)有1 930萬新癌癥病例和近1 000萬癌癥死亡病例。女性乳腺癌已經(jīng)超過肺癌成為最常見的癌癥,。隨著深度學(xué)習(xí)在計(jì)算機(jī)視覺,、醫(yī)學(xué)圖像等領(lǐng)域的發(fā)展,用于檢測乳腺腫塊的計(jì)算機(jī)輔助系統(tǒng)已成為預(yù)防乳腺癌的重要技術(shù)手段,。
目前,,一些基于雙階段檢測算法的CAD系統(tǒng)已經(jīng)應(yīng)用于醫(yī)學(xué)圖像的檢測。2020年,Liu引入了二部圖卷積網(wǎng)絡(luò),,從交叉視圖的特征圖映射出二部圖節(jié)點(diǎn),,對(duì)交叉視圖的幾何約束和外觀相似性進(jìn)行建模,使得模型在乳腺腫塊檢測中具有推理能力;Guo對(duì)FPN的3個(gè)設(shè)計(jì)缺陷進(jìn)行了改進(jìn),,在Faster R-CNN中用AugFPN替換FPN,,使用ResNet50和MobileNet-v2作為主干時(shí),平均精度(mAP)分別提高了2.3%和1.6%;An在Mask R-CNN的基礎(chǔ)上提出了一種適用于乳腺腫塊檢測的D-Mask R-CNN模型,,將FPN中的橫向連接改為了密集連接,模型應(yīng)用在CBIS-DDSM數(shù)據(jù)集上比Mask R-CNN模型的mAP提高了0.05,;Xiao提出了一種通道自注意模塊(CSA),將主干網(wǎng)絡(luò)(backbone)中加入CSA模塊,,結(jié)合cascade R-CNN進(jìn)一步提高了對(duì)乳腺腫塊的檢測精度,。
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作者信息:
吳明明,顧春華
(上海理工大學(xué) 光電信息與計(jì)算機(jī)工程學(xué)院,,上海 200093)