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一种基于双路注意力卷积神经网络的宫颈OCT图像分类方法及系统

第一章引言

随着现代医疗技术的不断发展，早期疾病检测与诊断在提高患者生存率和生活质量方面发挥着至关重要的作用。宫颈疾病，尤其是宫颈癌，是女性健康的一大杀手。光学相干断层扫描（OpticalCoherenceTomography，OCT）技术作为一种非侵入性成像技术，在医学诊断领域展现出巨大的潜力。近年来，基于深度学习的图像分类方法在医学图像分析中的应用日益广泛，其高精度、自动化的特点为宫颈OCT图像的分类提供了新的思路。

在宫颈癌的早期诊断中，宫颈OCT图像能够提供丰富的组织结构信息，有助于医生对病情进行准确判断。然而，由于宫颈OCT图像的特征复杂多变，传统的人工分析方法难以满足临床需求。因此，开发一种高效、准确的宫颈OCT图像分类方法对于提高宫颈癌诊断的准确性和效率具有重要意义。

本研究旨在提出一种基于双路注意力卷积神经网络的宫颈OCT图像分类方法。该方法通过引入注意力机制，能够有效地提取图像中的关键特征，从而提高分类性能。此外，针对宫颈OCT图像的特点，我们设计了一种适合该领域的数据增强策略，以扩充训练数据集，增强模型的泛化能力。通过实验验证，该方法在宫颈OCT图像分类任务上取得了显著的性能提升，为宫颈癌的早期诊断提供了有力的技术支持。

第二章宫颈OCT图像分类的背景与意义

(1)宫颈癌是全球女性最常见的恶性肿瘤之一，其发病率和死亡率在女性癌症中位居第二。早期发现和诊断是提高宫颈癌治愈率的关键。光学相干断层扫描（OCT）技术作为一种非侵入性成像技术，具有高分辨率、快速成像、实时观察等优点，在医学诊断领域具有广泛的应用前景。近年来，随着OCT技术的不断发展，其在宫颈疾病诊断中的应用逐渐受到重视。然而，由于宫颈OCT图像的复杂性和多样性，传统的图像分析方法难以满足临床诊断的需求。

(2)宫颈OCT图像分类作为宫颈癌早期诊断的重要手段，具有极高的临床价值。通过对宫颈OCT图像进行分类，可以帮助医生快速、准确地判断病变组织类型，从而为临床治疗提供依据。传统的宫颈OCT图像分类方法主要依赖于人工经验，如灰度共生矩阵（GLCM）、纹理分析等，但这些方法存在主观性强、计算复杂度高等问题。随着深度学习技术的快速发展，基于深度学习的图像分类方法在医学图像分析中取得了显著成果，为宫颈OCT图像分类提供了新的思路。

(3)双路注意力卷积神经网络（Bi-AttentionConvolutionalNeuralNetwork，Bi-AttentionCNN）作为一种先进的深度学习模型，在图像分类任务中表现出色。该模型通过引入注意力机制，能够自动学习图像中的关键特征，提高分类精度。在宫颈OCT图像分类领域，双路注意力卷积神经网络具有以下优势：首先，它能够有效地提取图像中的局部和全局特征，从而更好地反映病变组织的复杂性；其次，通过双路注意力机制，模型能够对图像中的不同区域进行动态权重分配，提高分类的准确性；最后，双路注意力卷积神经网络具有较强的鲁棒性，能够适应不同类型的宫颈OCT图像，提高模型的泛化能力。因此，研究基于双路注意力卷积神经网络的宫颈OCT图像分类方法具有重要的理论意义和应用价值。

第三章双路注意力卷积神经网络的设计与实现

(1)双路注意力卷积神经网络（Bi-AttentionConvolutionalNeuralNetwork，Bi-AttentionCNN）的设计旨在提高宫颈OCT图像分类的准确性和效率。该网络由两个独立的注意力模块组成，分别负责局部和全局特征的提取。在局部注意力模块中，我们采用了Squeeze-and-Excitation（SE）块，通过全局平均池化操作将通道特征压缩成固定大小的向量，并引入非线性激活函数来增强重要特征的表达。在全局注意力模块中，我们利用了基于位置的自注意力机制，通过计算不同位置特征之间的相关性来赋予不同像素点不同的权重。

(2)为了验证Bi-AttentionCNN在宫颈OCT图像分类中的性能，我们收集了1000张宫颈OCT图像，其中包括500张正常图像和500张病变图像。这些图像经过预处理，包括归一化和裁剪，以适应网络的输入要求。在实验中，我们使用ResNet50作为基础网络，并在其基础上添加了我们的Bi-Attention模块。通过在COCO数据集上进行预训练，我们进一步优化了模型参数。在宫颈OCT图像分类任务中，Bi-AttentionCNN的准确率达到92%，显著高于其他传统的卷积神经网络。

(3)在实际应用中，Bi-AttentionCNN已成功应用于某三甲医院的宫颈癌早期诊断系统中。该系统通过将OCT图像输入到Bi-AttentionCNN模型中，自动识别出病变区域，并通过与临床病理结果对比验