【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及医学影像处理和人工智能，尤其涉及一种基于注意力机制增强的cnn的乳腺癌早期筛诊方法。
技术介绍
1、乳腺癌是女性最常见的恶性肿瘤之一，全世界每年约有120万女性患乳腺癌，约50万女性死于乳腺癌。自20世纪70年代末开始，在全球范围内乳腺癌一直位居女性肿瘤的首位，并且每年以2％的速度递增，2010年全球乳腺癌年新发病例数达到140万。目前我国有些城市如上海、武汉的乳腺癌已经占到女性肿瘤发病的第一位，北京、天津、哈尔滨等城市也已经占到第二位。因此，如何有效地控制乳腺癌的发生和发展已成为当务之急。
2、当前乳腺癌早期检测技术面临的主要挑战包括：
3、1)传统影像诊断依赖于医生的专业经验，但人工诊断存在主观性和准确度的局限；
4、2)高级医疗影像设备在基层医疗机构的缺乏，导致诊断资源分布不均；
5、3)现有技术难以从复杂影像中准确提取微小病变特征，影响早期诊断的效率；
6、4)数据处理和图像分析技术还未充分应用于临床诊断，缺乏有效的自动化和智能化解决方案；
7、上述这些因素共同导致乳腺癌筛查的同质化和质量不足，需要更高效、准确的筛查方法。
技术实现思路
1、本专利技术提供了一种基于注意力机制增强的cnn的乳腺癌早期筛诊方法，通过结合机器人手臂精确操控超声波探头和集成注意力机制的卷积神经网络(cnn)，本方法旨在提高诊断精准度和筛查质量，实现乳腺癌的智能化筛诊，此技术特别适用于资源有限的医疗环境，不仅提高乳
2、为了实现上述目的，本专利技术采用了如下技术方案：
3、一种基于注意力机制增强的cnn的乳腺癌早期筛诊方法，包括以下步骤：
4、s1，利用机器人手臂操控的超声波探头、x光成像探头和分子乳腺成像探头，对乳腺进行多模态图像采集；
5、s2，对多模态图像采集的图像进行图像预处理得到融合后的图像，其中，图像预处理包括降噪、对比度增强和归一化处理；
6、s3，构建注意力机制增强的卷积神经网络模型，注意力机制增强的卷积神经网络模型用于分析融合后的图像，提高乳腺癌早期检测的准确性；
7、s4，深度学习模型训练与优化。
8、作为本技术方案的进一步改进方案：所述机器人手臂包括六个自由度关节，每个关节配备精确的伺服电机和传感器，以实现灵活的操作和精确的运动控制。
9、作为本技术方案的进一步改进方案：超声波探头、x光成像探头和分子乳腺成像探头分别采用了多普勒和弹性成像技术、x光和数字化成像技术、放射性示踪剂及分子乳腺成像技术，提高图像分辨率和诊断准确性。
10、作为本技术方案的进一步改进方案：所述图像预处理中的降噪，具体为：应用小波变换和高斯滤波算法，减少图像噪声，保留关键细节。
11、作为本技术方案的进一步改进方案：所述图像预处理中的对比度增强，具体为：实施直方图均衡化和局部对比度增强，明显突出肿瘤边界和组织结构。
12、作为本技术方案的进一步改进方案：所述图像预处理中的归一化处理，具体为：标准化图像尺寸和像素强度，统一数据格式，适配深度学习模型。
13、作为本技术方案的进一步改进方案：所述注意力机制增强的卷积神经网络模型的构建方法为：
14、第一步，卷积神经网络架构选择：基于resnet架构，选择适合的变体以适应不同数据复杂度，其中适合的变体包括resnet-50或resnet-101；
15、第二步，注意力机制集成：senet模块强化关键特征通道响应；cbam模块提升对重要空间区域的关注，实现精准特征提取。
16、作为本技术方案的进一步改进方案：其中深度学习模型训练包括数据预处理、损失函数的应用、优化器的选择和学习率的调整。
17、作为本技术方案的进一步改进方案：所述深度学习模型优化包括图像处理技术优化、数据集扩充与多样化、模型解释性增强。
18、作为本技术方案的进一步改进方案：所述图像处理技术优化：不断改进降噪和对比度增强算法，提升模型对多样化图像的处理能力；
19、数据集扩充与多样化：增加更广泛的病例类型，提高模型对不同乳腺癌阶段的适应性；
20、模型解释性增强：发展先进的可视化工具，揭示模型的关注焦点，辅助医生做出更准确的诊断。
21、与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：
22、本专利技术结合机器人手臂精准操控超声波探头和集成注意力机制的卷积神经网络(cnn)，提高诊断精准度和筛查质量，实现乳腺癌的智能化筛诊，其中包括高级图像预处理、多模态数据融合与分析、深度学习和计算机视觉技术，适用于资源有限的医疗环境，提高乳腺癌早期发现率和治愈率。
23、上述说明仅是本专利技术技术方案的概述，为了能够更清楚了解本专利技术的技术手段，并可依照说明书的内容予以实施，以下以本专利技术的较佳实施例并配合附图详细说明如后。本专利技术的具体实施方式由以下实施例及其附图详细给出。
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1.一种基于注意力机制增强的CNN的乳腺癌早期筛诊方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于注意力机制增强的CNN的乳腺癌早期筛诊方法，其特征在于，所述机器人手臂包括六个自由度关节，每个关节配备精确的伺服电机和传感器，以实现灵活的操作和精确的运动控制。
3.根据权利要求2所述的一种基于注意力机制增强的CNN的乳腺癌早期筛诊方法，其特征在于，超声波探头、X光成像探头和分子乳腺成像探头分别采用了多普勒和弹性成像技术、X光和数字化成像技术、放射性示踪剂及分子乳腺成像技术，提高图像分辨率和诊断准确性。
4.根据权利要求3所述的一种基于注意力机制增强的CNN的乳腺癌早期筛诊方法，其特征在于，所述图像预处理中的降噪，具体为：应用小波变换和高斯滤波算法，减少图像噪声，保留关键细节。
5.根据权利要求4所述的一种基于注意力机制增强的CNN的乳腺癌早期筛诊方法，其特征在于，所述图像预处理中的对比度增强，具体为：实施直方图均衡化和局部对比度增强，明显突出肿瘤边界和组织结构。
6.根据权利要求5所述的一种基于注意力机制
7.根据权利要求6所述的一种基于注意力机制增强的CNN的乳腺癌早期筛诊方法，其特征在于，所述注意力机制增强的卷积神经网络模型的构建方法为：
8.根据权利要求7所述的一种基于注意力机制增强的CNN的乳腺癌早期筛诊方法，其特征在于，其中深度学习模型训练包括数据预处理、损失函数的应用、优化器的选择和学习率的调整。
9.根据权利要求8所述的一种基于注意力机制增强的CNN的乳腺癌早期筛诊方法，其特征在于，所述深度学习模型优化包括图像处理技术优化、数据集扩充与多样化、模型解释性增强。
10.根据权利要求9所述的一种基于注意力机制增强的CNN的乳腺癌早期筛诊方法，其特征在于，所述图像处理技术优化：不断改进降噪和对比度增强算法，提升模型对多样化图像的处理能力；
...【技术特征摘要】
1.一种基于注意力机制增强的cnn的乳腺癌早期筛诊方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于注意力机制增强的cnn的乳腺癌早期筛诊方法，其特征在于，所述机器人手臂包括六个自由度关节，每个关节配备精确的伺服电机和传感器，以实现灵活的操作和精确的运动控制。
3.根据权利要求2所述的一种基于注意力机制增强的cnn的乳腺癌早期筛诊方法，其特征在于，超声波探头、x光成像探头和分子乳腺成像探头分别采用了多普勒和弹性成像技术、x光和数字化成像技术、放射性示踪剂及分子乳腺成像技术，提高图像分辨率和诊断准确性。
4.根据权利要求3所述的一种基于注意力机制增强的cnn的乳腺癌早期筛诊方法，其特征在于，所述图像预处理中的降噪，具体为：应用小波变换和高斯滤波算法，减少图像噪声，保留关键细节。
5.根据权利要求4所述的一种基于注意力机制增强的cnn的乳腺癌早期筛诊方法，其特征在于，所述图像预处理中的对比度增强，具体为：实施直方图均衡化和局部对比度增强，明显突出肿...
【专利技术属性】
技术研发人员：程凯，沈媛媛，张桓海，贺晓彤，王飞龙，董琳，
申请(专利权)人：滨州医学院烟台附属医院，
类型：发明
国别省市：
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