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基于跨模态注意力机制特征B型超声与弹性超声融合模块联合诊断乳腺良、恶性肿瘤
被引量：
5
1
作者
王彤
苏畅
+3 位作者
何萍
王心怡
崔立刚
林伟军
《中国医学影像技术》
CSCD
北大核心
2022年第12期1862-1866,共5页
目的设计跨模态注意力机制特征融合模块,观察其用于B型超声与弹性超声联合诊断乳腺良、恶性肿瘤的价值。方法收集371例接受常规超声检查及超声弹性成像的女性乳腺肿瘤患者、共466处病灶;按3∶1∶1将466组病灶图像分为训练集(n=280)、验...
目的设计跨模态注意力机制特征融合模块,观察其用于B型超声与弹性超声联合诊断乳腺良、恶性肿瘤的价值。方法收集371例接受常规超声检查及超声弹性成像的女性乳腺肿瘤患者、共466处病灶;按3∶1∶1将466组病灶图像分为训练集(n=280)、验证集(n=93)及测试集(n=93)。采用卷积神经网络分支模型分别提取B型超声图像和弹性超声图像特征,之后以基于跨模态注意力机制的多模态特征融合网络进行特征融合,观察其诊断乳腺良、恶性肿瘤的价值。结果改进后的DenseNet用于B型超声诊断乳腺良、恶性肿瘤的准确率为88.43%,敏感度为88.96%,特异度为87.31%,其效能略优于改进前。基于跨模态注意机制特征融合的B型超声与弹性超声联合诊断乳腺良、恶性肿瘤的准确率为94.23%,敏感度为95.11%,特异度为93.28%,效能优于决策加权融合模型、直接串联融合模型及单模态模型。结论跨模态注意力机制特征融合模块可在一定程度上提高B型超声与弹性超声联合诊断乳腺良、恶性肿瘤的效能。
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关键词
乳腺肿瘤
神经网络
计算机
超声检查
弹性成像技术
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职称材料
计算机辅助多模态融合超声诊断乳腺良恶性肿瘤
被引量：
12
2
作者
王彤
何萍
+3 位作者
苏畅
崔立刚
林伟军
王心怡
《中国医学影像技术》
CSCD
北大核心
2021年第8期1210-1213,共4页
目的观察利用深度学习(DL)融合常规超声和超声弹性成像诊断乳腺良、恶性肿瘤的效能。方法利用DL卷积神经网络(CNN)提取乳腺肿瘤超声灰阶与超声弹性特征,并进行多模态融合,评价融合弹性图像或弹性比值等不同信息方式对乳腺良、恶性肿瘤...
目的观察利用深度学习(DL)融合常规超声和超声弹性成像诊断乳腺良、恶性肿瘤的效能。方法利用DL卷积神经网络(CNN)提取乳腺肿瘤超声灰阶与超声弹性特征,并进行多模态融合,评价融合弹性图像或弹性比值等不同信息方式对乳腺良、恶性肿瘤的诊断效能;绘制受试者工作特征(ROC)曲线,计算曲线下面积(AUC),评估多模态融合模型的诊断效能。结果多模态融合模型鉴别乳腺良、恶性肿物的效能优于单模态常规超声或弹性模型,其中融合灰阶与弹性图像模型鉴别诊断效能优于融合灰阶与弹性比值模型,分类准确率达93.51%,敏感度为94.88%,特异度为92.25%,AUC达0.975。结论计算机辅助多模态融合有助于提高超声对乳腺良、恶性肿瘤的诊断效能。
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关键词
乳腺肿瘤
超声检查
弹性成像技术
深度学习
多模态
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职称材料
题名
基于跨模态注意力机制特征B型超声与弹性超声融合模块联合诊断乳腺良、恶性肿瘤
被引量：
5
1
作者
王彤
苏畅
何萍
王心怡
崔立刚
林伟军
机构
中国科学院声学
研究所
超声学
实验室
中国科学院
大学
电子电气与通讯工程学院
北京大学
第三
医院
超声诊断科
北京大学肿瘤医院北京市肿瘤防治研究所乳腺中心恶性肿瘤发病机制及转化研究教育部重点实验室
出处
《中国医学影像技术》
CSCD
北大核心
2022年第12期1862-1866,共5页
文摘
目的设计跨模态注意力机制特征融合模块,观察其用于B型超声与弹性超声联合诊断乳腺良、恶性肿瘤的价值。方法收集371例接受常规超声检查及超声弹性成像的女性乳腺肿瘤患者、共466处病灶;按3∶1∶1将466组病灶图像分为训练集(n=280)、验证集(n=93)及测试集(n=93)。采用卷积神经网络分支模型分别提取B型超声图像和弹性超声图像特征,之后以基于跨模态注意力机制的多模态特征融合网络进行特征融合,观察其诊断乳腺良、恶性肿瘤的价值。结果改进后的DenseNet用于B型超声诊断乳腺良、恶性肿瘤的准确率为88.43%,敏感度为88.96%,特异度为87.31%,其效能略优于改进前。基于跨模态注意机制特征融合的B型超声与弹性超声联合诊断乳腺良、恶性肿瘤的准确率为94.23%,敏感度为95.11%,特异度为93.28%,效能优于决策加权融合模型、直接串联融合模型及单模态模型。结论跨模态注意力机制特征融合模块可在一定程度上提高B型超声与弹性超声联合诊断乳腺良、恶性肿瘤的效能。
关键词
乳腺肿瘤
神经网络
计算机
超声检查
弹性成像技术
Keywords
breast neoplasms
neural networks,computer
ultrasonography
elasticity imaging techniques
分类号
R737.9 [医药卫生—肿瘤]
R445.1 [医药卫生—影像医学与核医学]
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职称材料
题名
计算机辅助多模态融合超声诊断乳腺良恶性肿瘤
被引量：
12
2
作者
王彤
何萍
苏畅
崔立刚
林伟军
王心怡
机构
中国科学院声学
研究所
超声技术
中心
中国科学院
大学
北京大学
第三
医院
超声诊断科
北京大学肿瘤医院
暨
北京市
肿瘤
防治
研究所
乳腺
中心
恶性肿瘤
发病
机制及
转化
研究
教育部
重点
实验室
出处
《中国医学影像技术》
CSCD
北大核心
2021年第8期1210-1213,共4页
基金
国家重点研发计划(2018YFC0114900)
中国科学院青年创新促进会项目(2019024)。
文摘
目的观察利用深度学习(DL)融合常规超声和超声弹性成像诊断乳腺良、恶性肿瘤的效能。方法利用DL卷积神经网络(CNN)提取乳腺肿瘤超声灰阶与超声弹性特征,并进行多模态融合,评价融合弹性图像或弹性比值等不同信息方式对乳腺良、恶性肿瘤的诊断效能;绘制受试者工作特征(ROC)曲线,计算曲线下面积(AUC),评估多模态融合模型的诊断效能。结果多模态融合模型鉴别乳腺良、恶性肿物的效能优于单模态常规超声或弹性模型,其中融合灰阶与弹性图像模型鉴别诊断效能优于融合灰阶与弹性比值模型,分类准确率达93.51%,敏感度为94.88%,特异度为92.25%,AUC达0.975。结论计算机辅助多模态融合有助于提高超声对乳腺良、恶性肿瘤的诊断效能。
关键词
乳腺肿瘤
超声检查
弹性成像技术
深度学习
多模态
Keywords
breast neoplasms
ultrasonography
elasticity imaging techniques
deep learning
multimodality
分类号
R737.9 [医药卫生—肿瘤]
R445.1 [医药卫生—影像医学与核医学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于跨模态注意力机制特征B型超声与弹性超声融合模块联合诊断乳腺良、恶性肿瘤
王彤
苏畅
何萍
王心怡
崔立刚
林伟军
《中国医学影像技术》
CSCD
北大核心
2022
5
在线阅读
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职称材料
2
计算机辅助多模态融合超声诊断乳腺良恶性肿瘤
王彤
何萍
苏畅
崔立刚
林伟军
王心怡
《中国医学影像技术》
CSCD
北大核心
2021
12
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