典型文献
面向乳腺超声计算机辅助诊断的两阶段深度迁移学习
文献摘要：
目的 为了提升基于单模态B型超声(B超)的乳腺癌计算机辅助诊断(computer-aided diagnosis,CAD)模型性能,提出一种基于两阶段深度迁移学习(two-stage deep transfer learning,TSDTL)的乳腺超声CAD算法,将超声弹性图像中的有效信息迁移至基于B超的乳腺癌CAD模型之中,进一步提升该CAD模型的性能.方法 在第1阶段的深度迁移学习中,提出将双模态超声图像重建任务作为一种自监督学习任务,训练一个关联多模态深度卷积神经网络模型,实现B超图像和超声弹性图像之间的信息交互迁移;在第2阶段的深度迁移学习中,基于隐式的特权信息学习(learning using privilaged information,LUPI)范式,进行基于双模态超声图像的乳腺肿瘤分类任务,通过标签信息引导下的分类进一步加强两个模态之间的特征融合与信息交互;采用单模态B超数据对所对应通道的分类网络进行微调,实现最终的乳腺癌B超图像分类模型.结果 实验在一个乳腺肿瘤双模超声数据集上进行算法性能验证.实验结果表明,通过迁移超声弹性图像的信息,TSDTL在基于B超的乳腺癌诊断任务中取得的平均分类准确率为87.84±2.08％、平均敏感度为88.89±3.70％、平均特异度为86.71±2.21％、平均约登指数为75.60±4.07％,优于直接基于单模态B超训练的分类模型以及多种典型迁移学习算法.结论 提出的TSDTL算法通过两阶段的深度迁移学习,将超声弹性图像的信息有效迁移至基于B超的乳腺癌CAD模型,提升了模型的诊断性能,具备潜在的应用可行性.
文献关键词：
B型超声成像;超声弹性成像;乳腺癌计算机辅助诊断;特权信息学习(LUPI);深度迁移学习;自监督学习(SSL)
中图分类号：
作者姓名：
贡荣麟;施俊;周玮珺;汪程
作者机构：
上海大学通信与信息工程学院,上海 200444;安徽医科大学第一附属医院超声科,合肥 230032
文献出处：
引用格式：
[1]贡荣麟;施俊;周玮珺;汪程-.面向乳腺超声计算机辅助诊断的两阶段深度迁移学习)[J].中国图象图形学报,2022(03):898-910
A类：
乳腺癌计算机辅助诊断,TSDTL,双模态超声,privilaged,LUPI
B类：
乳腺超声,两阶段,深度迁移学习,单模,computer,aided,diagnosis,CAD,模型性能,two,stage,deep,transfer,learning,有效信息,信息迁移,移至,超声图像,图像重建,自监督学习,学习任务,深度卷积神经网络,卷积神经网络模型,超图,信息交互,互迁移,隐式,特权信息,信息学习,using,information,乳腺肿瘤,肿瘤分类,分类任务,标签信息,信息引导,特征融合,分类网络,微调,图像分类,分类模型,算法性能,性能验证,平均分,分类准确率,约登指数,信息有效,有效迁移,诊断性,应用可行性,超声成像,超声弹性成像,SSL
AB值：
0.270401
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