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目的 基于计算机辅助诊断的乳腺肿瘤动态对比增强磁共振成像(dynamic contrast-enhanced magnetic resonance imaging,DCE-MRI)检测和分类存在着准确度低、缺乏可用数据集等问题。方法 针对这些问题,建立一个乳腺DCE-MRI影像数据集,并提出一种将面向局部特征学习的卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)和全局特征学习的视觉Transformer(vision Transformer,ViT)方法相融合的局部—全局跨注意力融合网络(local global cross attention fusion network,LG-CAFN),用于实现乳腺肿瘤DCE-MRI影像自动诊断,以提高乳腺癌的诊断准确率和效率。该网络采用跨注意力机制方法,将CNN分支提取出的图像局部特征和ViT分支提取出的图像全局特征进行有效融合,从而获得更具判别性的图像特征用于乳腺肿瘤DCE-MRI影像良恶性分类。结果 在乳腺癌DCE-MRI影像数据集上设置了两组包含不同种类的乳腺DCE-MRI序列实验,并与VGG16(Vis... 相似文献
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