基于改进Transformer架构的乳腺肿瘤像素级分割与精准诊断模型研究

本研究针对乳腺病变精准分割与分类的临床需求，创新性地提出融合残差卷积网络(CNN)与多层感知器(MLP)的改进Transformer模型。通过Gabor滤波预处理和双注意力机制，在INbreast数据集实现98.17%的三分类准确率，为乳腺癌早期诊断提供自动化解决方案。

　　

这项突破性研究开发了革命性的混合深度学习框架，巧妙地将残差卷积神经网络(ResNet)与多层感知器(MLP)增强型Transformer相结合。科研团队首先采用阈值处理和Gabor滤波器对乳腺钼靶图像进行像素级预处理，提取富含信息的图像块。模型核心创新在于：通过卷积神经网络(CNN)提取深度特征后，利用改进Transformer中的自注意力(self-attention)和交叉注意力(cross-attention)机制，实现对局部特征和全局依赖关系的协同建模。

在权威INbreast数据集上的实验验证令人振奋：模型在区分正常组织、良性病变和恶性肿瘤的三分类任务中达到98.17%的惊人准确率，即使在更具挑战性的五分类场景下仍保持96.74%的高精度。特别值得注意的是，该算法对恶性与良性组织间微妙差异的识别能力显著优于传统方法。这项技术突破为临床放射科医师提供了强大的计算机辅助诊断(CAD)工具，标志着人工智能在乳腺癌早期筛查领域迈出关键一步。研究开创性地证明了CNN特征与Transformer架构融合在医学图像分析中的巨大潜力。