"基于异构多分支网络的乳腺超声图像自动诊断方法优化与研究"

本文介绍了一种用于乳腺癌自动诊断的方法，该方法主要采用了基于乳腺超声图像的良性和恶性分类的异构多分支网络。当前常用的乳腺癌筛查手段包括粗针穿刺、乳腺X线摄影、乳腺磁共振检查和超声影像。而超声影像因其无创伤、便捷、价廉，对致密性乳腺诊断敏感性和准确性高，成为首选的乳腺检查方法。然而，超声影像中良恶性结节的图像表现存在重叠，严重依赖医生经验，不同资历的医生误诊率达到 10%～30%。因此，如何借助计算机视觉和大数据技术辅助临床医生提高对超声影像进行良恶性肿瘤判断的准确率，逐渐成为目前的研究热点。 本文提出的方法包括四个主要模块。首先是图像预处理，为了提高超声图片的质量，采用基于mean shift聚类算法对原始视频进行关键帧选取。然后对超声及造影图像进行基于增强的Wiener滤波去噪和基于多重分形和对比度自适应的直方图均衡技术的增强处理。第二个模块是超声病理特征信息提取，病理信息包括原始超声图像提取的病理特征描述符，通过在局部感受野内计算图像梯度直方图来描述局部组织的纹理信息，提取乳腺肿块的形状、大小和边缘等特征。第三个模块是构建异构多分支网络，使用了一种新型的网络结构，即异构多分支网络，该网络包括共享骨干网络和两个分支网络，分别用于学习低级和高级特征。最后一个模块是端到端的自动结节分类，将图像输入到网络中，网络会自动学习特征并输出最终的良恶性分类结果。 实验结果表明，该方法在乳腺癌超声图像自动诊断中取得了非常好的效果，在大量实际病例中验证了该方法的准确性和有效性。通过借助计算机视觉和大数据技术，能够辅助临床医生提高对超声影像进行良恶性肿瘤判断的准确率，为乳腺癌的早期筛查和诊断提供了一种可靠的辅助手段。然而，该方法仍有一些局限性，例如对数据规模和质量的要求较高，对硬件设备的要求也较高，未来可以进一步改进和优化。总的来说，本文提出的方法对于乳腺癌的自动诊断具有一定的指导意义，对于相关研究和实践具有一定的参考价值。