基于卷积-Transformer混合网络与高效染色归一化的乳腺癌全切片图像检测方法

针对乳腺癌病理图像分类中存在的染色差异、特征复杂及数据稀缺等问题，研究人员提出了一种结合无监督染色归一化技术与可调模块混合网络（Convolution and Transformer）的新方法。通过动态多尺度特征提取与注意力机制，在BreakHis数据集上实现98.76%的二元分类准确率，显著提升乳腺癌诊断自动化水平，为临床病理分析提供可靠工具。

　　

乳腺癌作为女性癌症死亡的首要原因，其早期诊断对生存率提升至关重要。然而，基于全切片图像（Whole Slide Images, WSIs）的自动化检测面临多重挑战：肿瘤类别间形态学差异复杂、染色剂（H&E）颜色不一致性、无关特征干扰以及标注数据稀缺。传统方法依赖卷积神经网络（CNN），但难以捕捉全局上下文信息；而新兴的视觉Transformer（ViT）虽擅长建模长程依赖，却可能忽略局部细节。此外，现有染色归一化技术多需参考模板，难以适应实际病理图像的多样性。

为突破这些限制，研究人员开发了一种融合CNN与Transformer优势的混合网络架构，并配套提出无监督染色归一化方案。该研究创新性设计两个可调模块——可调卷积模块（含空洞卷积与深度可分离卷积）动态提取多尺度特征，可调注意力模块通过动态多头机制强化表征学习。实验采用公开BreakHis数据集，包含恶性与良性（4亚类）共9,109张图像，通过扩散模型增强数据多样性。

主要技术方法

1. 无监督染色归一化：基于染色成分分解与重建消除颜色偏差；
2. 混合网络设计：CNN-Transformer协同架构，集成可调卷积（多尺度）与可调注意力（动态多头）模块；
3. 扩散模型数据增强：生成多样化训练样本以缓解数据稀缺。

研究结果

1. 背景与现状：乳腺癌年新增病例超230万，现有AI方法多局限于二元分类，忽视亚型鉴别需求。
2. 方法创新：可调模块实现94.7%的特征相关性提升，染色归一化使图像间色差降低62.3%；
3. 性能验证：二元分类达98.76%准确率（F1-score 98.49%），多类分类96.58%准确率，显著优于ResNet50、ViT等基线模型。

结论与意义
该研究通过可调模块的智能协同与无监督归一化技术，首次在单一框架内实现乳腺癌病理图像的精准二元与多类分类。动态多尺度特征提取克服了传统CNN的视野局限，而注意力机制有效建模细胞间长程空间关系。实际意义在于：① 为临床提供自动化诊断工具，减少人为误判；② 扩散模型增强策略可推广至其他稀缺数据场景；③ 模块化设计为后续多癌种检测提供范式。论文发表于《Biomedical Signal Processing and Control》，为数字病理领域树立了新的技术标杆。