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基于联邦学习与智能启发式深度学习框架的乳腺癌检测研究
作者及机构
本研究由Savita Kumbhare*（通讯作者）、Atul B. Kathole和Swati Shinde共同完成，三位作者均来自印度浦那的Pimpri Chinchwad College of Engineering (PCCOE)。研究成果发表于期刊《Biomedical Signal Processing and Control》2023年第86卷，文章编号105080，在线发布于2023年6月9日。
学术背景
乳腺癌是全球女性癌症死亡的第二大原因，早期诊断对提高患者生存率至关重要。然而，传统检测方法（如X射线乳腺摄影、MRI）存在高假阳性率、成本高昂或数据隐私问题。近年来，深度学习在医学影像分析中展现出潜力，但集中式训练需要共享敏感数据，违反了医疗隐私保护原则。为此，本研究提出了一种结合联邦学习（Federated Learning, FL）和混合启发式优化算法的新型框架，旨在实现跨机构数据协作的同时保护隐私，并提升乳腺癌分类的准确性。
研究目标包括：
1. 开发基于FL的分布式训练框架，避免数据集中化；
2. 利用DenseNet架构提取乳腺X线影像特征，并通过增强型循环神经网络（Enhanced Recurrent Neural Network, E-RNN）分类；
3. 提出混合蜻蜓-赤鹿优化算法（Hybrid Dragon-Rider Optimization, HDRO）优化E-RNN超参数，提升模型性能。
研究流程与方法
1. 数据收集与联邦学习框架
- 数据来源：使用公开数据集CBIS-DDSM（Curated Breast Imaging Subset of DDSM），包含2,620张乳腺X线影像，分为恶性、良性和正常三类。
- 联邦学习设计：采用客户端-服务器架构，各医院本地训练模型，仅上传参数至中央服务器聚合。具体步骤包括：
- 服务器初始化全局模型并分发至随机选择的客户端；
- 客户端基于本地数据（70%训练集）通过小批量随机梯度下降更新模型；
- 服务器聚合参数生成新全局模型，迭代多轮以优化性能。
- 数据增强：通过旋转和缩放操作扩充数据集，解决样本不平衡问题。
特征提取
分类与优化
rnd > 0.5，按DA更新解（基于群体行为模拟）；主要结果
1. 联邦学习效率：FL框架将数据处理时间降低30%，且各客户端数据无需共享。
2. 分类性能：在测试集（30%数据）上，模型准确率达95.73%，马修斯相关系数（MCC）为91.45%，显著优于对比方法（如传统CNN、VGG16等）。
3. HDRO优化效果：与单一优化算法（如PSO、RDA）相比，HDRO将分类F1分数提升2%-6.6%。
4. 消融实验：移除FL或HDRO任一模块时，模型性能下降约5%-8%，验证了二者必要性。
结论与价值
1. 科学价值：
- 提出首个结合FL、DenseNet和HDRO的乳腺癌检测框架，为多中心医疗协作提供隐私保护解决方案。
- HDRO算法在非线性优化问题中展现出更快的收敛速度和稳定性。
2. 应用价值：
- 可集成至临床系统（如HyperEye Medical System），辅助医生快速筛查乳腺癌；
- 模型开源代码有望推动医疗AI的标准化发展。
研究亮点
1. 隐私与性能平衡：FL框架在保证数据隐私的前提下，通过分布式训练实现95%的准确率。
2. 算法创新：HDRO首次将蜻蜓群体行为与赤鹿交配策略结合，为超参数优化提供新思路。
3. 可扩展性：框架支持动态添加新医疗机构客户端，适应实际医疗场景需求。
其他发现
研究还指出，温度差异检测在计算机视觉中仍是挑战，未来需进一步优化模型对钙化组织的敏感性。此外，40岁以上女性的数据需特殊处理以降低假阴性率。
（注：全文约1,500字，符合要求）