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基于多尺度双注意力网络的超声图像乳腺病变分割方法研究
作者及机构
本研究由Ahmed Iqbal（通讯作者）和Muhammad Sharif共同完成，两人均来自巴基斯坦伊斯兰堡COMSATS大学计算机科学系。研究成果发表于Journal of King Saud University – Computer and Information Sciences（2022年，第34卷，页码7283–7299），开放获取，遵循CC BY-NC-ND 4.0许可协议。
学术背景
研究领域：计算机辅助诊断（CAD, Computer-Aided Diagnosis）中的医学图像分割，聚焦于超声图像（Ultrasound Images）中的乳腺病变（Breast Lesion）自动分割。
研究动机：乳腺癌是全球女性最常见的致命疾病之一，早期精准分割病变区域对治疗规划至关重要。超声成像因其安全性和低成本成为首选筛查手段，但其图像存在固有挑战：斑点噪声（Speckle Noise）、边界模糊、病灶形状复杂，导致传统分割方法效果受限。
研究目标：提出一种新型网络架构MDA-Net（Multiscale Dual Attention-based Network），通过多尺度融合（Multiscale Fusion）和双注意力机制（Dual Attention）提升分割精度，并验证其在多模态数据（超声与MRI）中的泛化能力。
研究流程与方法
1. 数据准备与增强
- 数据集：
- UDAT：163例（109良性/54恶性），分辨率760×570，标注由放射科专家完成。
- BUSIS：562例未分类病灶，分辨率550×457。
- 私有数据集：811例（358良性/453恶性），通过超声病例库采集。
- RIDER Breast MRI：90例带病灶的MRI扫描，来自美国国家癌症研究所。
- 数据增强：采用旋转（90°、180°、270°）、转置、缩放及CLAHE（Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization）算法提升图像对比度，数据集扩增5倍。
2. 网络架构设计
MDA-Net基于编码器-解码器（Encoder-Decoder）框架，核心创新为：
1. 多尺度融合块（MF Block）：
- 使用1×1、3×3、5×5并行卷积核提取不同感受野（Receptive Field）特征，解决传统UNet固定感受野导致的特征多样性不足问题。
- 数学表达：通过卷积操作（式1-3）融合多尺度特征，再经1×1卷积降维（式4-5）。
- 双注意力机制（DA Block）：
- 通道注意力（CA Block）：通过全局平均池化（Global Average Pooling）和全连接层动态加权重要通道（式6-11）。
- 病灶注意力（LA Block）：结合高低级特征，抑制背景噪声，聚焦病灶区域（式14-15）。
- 双注意力融合：CA与LA协同优化特征表达（式16-17）。
3. 实验与评估
- 训练细节：
- 框架：PyTorch，硬件为NVIDIA RTX 2060 GPU。
- 优化器：Adam（动量0.9），初始学习率1e-2，动态调整。
- 评估指标：Dice系数（DSC）、Jaccard系数（JSC）、精确率-召回率（Precision-Recall）、豪斯多夫距离（HD）。
- 消融实验：验证MF与DA模块的贡献，结果显示DA块在UDAT数据集上DSC提升1.21%（p<0.05）。
- 对比实验：与UNet、UNet++、PSPNet等8种方法对比，MDA-Net在UDAT、BUSIS、私有数据集上的DSC分别达87.68%、91.85%、90.41%，显著优于基线模型（p<0.05）。
主要结果与结论
1. 结果分析
- 消融实验：DA模块在UDAT数据集上DSC达87.68%，较基线提升1.21%；在MRI数据集上HD值降至3.998 mm，显示跨模态适应性。
- 跨数据集验证：私有数据集训练模型在BUSIS测试集上DSC达88.68%，泛化能力优于UNet（87.84%）。
- 可视化对比：MDA-Net在模糊边界和复杂形状病灶中分割更精准（图8-11），如BUSIS样本的DSC达91.85%，边界误差显著降低。
2. 研究价值
- 科学价值：
- 提出首个结合多尺度融合与双注意力的乳腺病变分割框架，解决了超声图像噪声和边界模糊的挑战。
- 通过CLAHE预处理和动态感受野设计，提升了小病灶的检测灵敏度。
- 应用价值：
3. 研究亮点
- 方法创新：
- MF块通过多尺度卷积增强特征多样性，DA块通过通道-病灶注意力联动优化特征选择。
- 首次在乳腺分割中引入混合注意力机制，并公开完整代码。
- 性能优势：在公开数据集（BUSIS）上DSC超越现有最佳方法（MSF-ACSA+FWTL）6.46%。
其他有价值内容
- 局限性：未针对极低分辨率超声图像（如<128×128）优化，未来可探索超分辨率预处理。
- 社会意义：为资源有限地区提供低成本、高精度的乳腺癌筛查方案。
（报告字数：约2000字）