基于深度学习的乳腺数字化X线BI-RADS密度分类的研究

作者：贾田菊; 马彦云^*; 李延涛; 武慧慧; 宁艳云; 崔曹哲; 李灯熬^*

来源：山西医科大学学报, 2019, 50(04): 506-510.

DOI：10.13753/j.issn.1007-6611.2019.04.025

• 乳腺X线密度
• BI-RADS
• 全数字化乳腺X线摄影
• 深度学习
• CNN
• ResNet 50

目的为了确保基于ACR BI-RADS乳腺X线密度评估的一致性和准确性,本研究构建基于深度学习的乳腺数字化X线密度的自动分类模型,使之达到对乳腺密度的精准分类。方法在研究中,构建并优化基于深度学习的卷积神经网络(CNN)的经典模型ResNet 50。收集本院于2015-08～2018-02间行全数字化乳腺摄影图像18 152幅,由两位有经验的放射科医师根据ACR BI-RADS标准对图像的乳腺密度进行评估。各自经微调的分类模型分别在小数据集(4 000幅)和原始数据集(18 152幅)对乳腺密度的分类进行评估,得到相应的分类准确性,以受试者工作特性曲线和曲线下面积评估模型的分类性能。结果 CNN模型在小数据集训练时,各类的分类准确性分别为a类91%,b类86%,c类84%,d类90%;当在原始数据集训练时,a类和d类的分类准确性无明显变化,b类和c类的准确性分别为89%和88%,随着数据量的增加,准确率明显提高,比较AUC发现分类性能明显改善。结论基于深度学习的卷积神经网络(CNN)分类模型能以较高的准确率对乳腺密度进行分类,在临床工作中,可协助放射科医师对乳腺密度进行准确、一致的分类。

• 单位
  山西医科大学; 山西医科大学第一医院; 太原理工大学