基于VGG-19和Vision Transformer的乳腺超声图像分类方法  

作　　者：王剑[1] 王晓锋[1] WANG Jian;WANG Xiaofeng

机构地区：[1]山西医科大学汾阳学院,山西汾阳032200

出　　处：《信息技术与信息化》2022年第11期25-28,共4页Information Technology and Informatization

基　　金：山西医科大学汾阳学院科技资助项目(2020A05);山西医科大学汾阳学院教学改革项目(Fj201909)。

摘　　要：乳腺癌是一种常见的恶性肿瘤,在女性恶性肿瘤的发病率中居首位。医学超声图像是检测乳腺癌的常用手段。基于卷积神经网络的医学超声图像分类已经取得了巨大的成功,但是其有限的感受野限制了其获得全局信息的能力。针对以上问题,引入Vision Transformer网络,提升网络捕获全局信息的能力,最终将VGG-19网络与VIT模型相结合,完成乳腺超声图像的分类任务,结果表明所提出的方法在乳腺图像分类中的性能要优于单独的Vision Transformer网络和单独的卷积网络。

关 键 词：乳腺癌 超声图像 卷积神经网络 Vision Transformer 

分 类 号：R737.9[医药卫生—肿瘤] TP391.41[医药卫生—临床医学]