基于多模态MRI与深度学习的乳腺病变良恶性鉴别

为提高基于动态增强磁共振成像（DCE-MRI）的计算机辅助（CAD）方法对乳腺病变良恶性鉴别的精度,本文基于多模态特征融合,提出一种联合非对称卷积和超轻子空间注意模块的卷积神经网络AC_Ulsam_CNN.首先,采用迁移学习方法预训练模型,筛选出对乳腺病变良恶性鉴别最为有效的DCE-MRI扫描时序.而后,基于最优扫描时序图像,搭建基于AC_Ulsam_CNN网络的模型,以增强分类模型的特征表达能力和鲁棒性.最后,将影像特征与乳腺影像数据报告和数据系统（BI-RADS）分级、表观扩散系数（ADC）和时间-信号强度曲线（TIC）类型等多模态信息进行特征融合,以进一步提高模型对病灶的预测性能.采用五折交叉验证方法进行模型验证,本文方法获得了0.826的准确率（ACC）和0.877的受试者工作曲线下面积（AUC）.这表明该算法在小样本量数据下可较好区分乳腺病变的良恶性,而基于多模态数据的融合模型也进一步丰富了特征信息,从而提高病灶的检出精度,为乳腺病灶良恶性的自动鉴别诊断提供了新方法.