基于注意力机制的乳腺X线摄影分类方法

摘要

环境的日益恶化导致癌症的发病率不断升高,2018年全球乳腺癌的发病率在所有癌症中已经位居首位。乳腺X线摄影价格实惠且易于操作,目前被认作是最好的乳腺癌筛查方法,也是早期发现乳腺癌最有效的方法。针对乳腺X线摄影不容易分辨、特征不明显等特点,提出了基于RNN+CNN的注意力记忆网络对其进行分类。注意力记忆网络包含注意力记忆模块和卷积残差模块。注意力记忆模块中,注意力模块提取乳腺X线摄影的特征,记忆模块在RNN网络加入注意力权重来模拟人对所提取关键信息的重点突出;卷积残差模块使用CNN对图像进行分类。该方法创新之处在于:提出注意力记忆网络用于乳腺X线摄影图像分类;所设计网络在RNN+CNN结构上引入注意力权重,提取图像关键信息以增强特征描述。在乳腺X线摄影INbreast数据集上的实验结果显示,注意力记忆网络的运行时间比预训练的Inceptionv2、ResNet50、VGG16网络少50%以上,同时达到更高的分类准确率。