基于域自适应的肿瘤识别模型

摘要

关注人的生命健康,定期进行癌症筛查是一项极为重要的工作。针对肿瘤图像数据集数量较少且存在部分无标签的问题,提出了一种基于域自适应算法的肿瘤识别模型。其主干网络包括特征提取器、标签分类器和域判别器。其中,特征提取器对源域和目标域的特征进行提取,学习肿瘤特征;标签分类器对肿瘤图像进行分类输出;域判别器对数据特征的来源进行判定。标签分类器与域判别器博弈,获取源域和目标域的数据分布,直到二者在特征空间上的分布趋于一致,此时得到的分类器可对目标域的数据进行分类。在BreakHis数据集上的实验结果表明,所提算法的平均准确率达到了87.6%,与两种经典域自适应方法相比,其准确率分别提高了16.2%和14.1%,并且在无标签的数据集上显示出了良好的性能。