基于VGG-19和Vision Transformer的乳腺超声图像分类方法
王剑
王晓锋
山西医科大学汾阳学院 山西汾阳 032200
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
资助基金：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)
论文发表日期：2022-11-28
在线出版日期：2026-05-22（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：4( 25-28 )