基于注意力机制的乳腺X线摄影分类方法

来源：计算机工程与应用杂志2020年第8期北京时间：

作者：盛龙帅，李策，李欣

单位：1.江苏省社会安全图像与视频理解重点实验室（南京理工大学），南京 210094；2.中国矿业大学（北京） 机电与信息工程学院，北京 100083

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。

关键词：乳腺X线摄影,注意力机制,卷积神经网络,循环神经网络,预训练