ERNet：一个用于从组织病理学图像中检测和分类肺癌的深度学习框架

《Biomedical Signal Processing and Control》：ERNet: A deep framework for detection and classification of lung cancer from histopathological images

　　肺癌微小病理切片图像存在噪声干扰和低分辨率问题，传统人工诊断主观性强且效率低。本文提出增强型RetinaNet（ERNet），通过抗群优化四阶偏微分方程（ACO-RFPDE）预处理提升图像质量，并集成卷积块注意力模块增强特征提取，采用广义IoU损失函数优化目标检测。实验表明，ERNet在LC25000数据集上准确率达98.73%，各项指标均优于Faster R-CNN、SSD、RetinaNet和检测Transformer。

　　肺癌是一种严重的疾病，对人类的死亡率产生重大影响。传统上，肺癌的诊断依赖于显微镜下的活检分析，这一过程通常需要专业病理学家进行主观判断，且对图像质量要求较高。然而，在低分辨率的数字活检图像中，噪声常常干扰图像中关键特征的识别，从而影响病理学家对病变区域的判断。这种噪声不仅降低了图像的清晰度，还导致不同观察者之间在诊断结果上存在较大的差异。为了解决这些问题，本文提出了一种改进的RetinaNet模型（称为ERNet），旨在在一个统一的框架内完成肺部异常的检测与分类。

在传统医学领域，肺癌的诊断通常需要病理学家对肺组织进行显微镜下的观察，以判断其是否为恶性肿瘤、良性病变或其他类型的病变。这种观察方式虽然有效，但存在诸多局限。例如，显微镜下观察过程耗时且主观性强，容易受到病理学家个人经验的影响。此外，低分辨率图像中的噪声会进一步干扰判断，使得病灶识别变得困难。因此，为了提高诊断的准确性和一致性，有必要引入更先进的图像处理技术，以减少噪声的影响并提升图像质量。

本文提出的ERNet模型在传统RetinaNet的基础上进行了多项改进。首先，在图像预处理阶段，采用了一种基于蚁群优化的改进型四阶偏微分方程（ACO-RFPDE）来去除噪声并保留图像中的细小结构。这一方法能够有效提高图像的信噪比，从而为后续的特征提取和病变识别提供更清晰的输入。其次，在模型架构中，引入了卷积块注意力模块（CBAM），以增强图像中空间特征的提取能力。CBAM能够自动学习图像中的关键区域，从而提升模型对病灶的识别效果。此外，本文还提出了一种改进的交并比（IoU）损失函数，用于更精确地定位病变区域。这一改进的损失函数能够有效减少误检和漏检的情况，提高模型的整体性能。

在实验部分，本文使用了LC25000数据集，该数据集包含了大量肺部组织的病理图像，涵盖了腺癌、良性病变和鳞状细胞癌等多种类型。通过对该数据集的处理和分析，本文验证了ERNet模型在肺部异常检测和分类任务中的有效性。实验结果表明，ERNet在多个性能指标上均优于现有的其他方法，如Faster R-CNN、单次多盒检测器（SSD）、RetinaNet和检测Transformer（Detection Transformer）。这些性能指标包括准确率、真阳性率、真阴性率、精确率、F分数、Jaccard指数和Dice系数等，其中各项指标的评估结果分别为98.73%、98.04%、98.45%、0.98、0.98、0.99、0.98和0.98，显示出ERNet在肺部病变识别方面的卓越表现。

此外，本文还对不同方法的优缺点进行了比较分析。传统机器学习方法虽然在某些情况下仍然有效，但其性能高度依赖于人工特征的提取和选择，且在处理复杂图像时往往存在局限。相比之下，深度学习方法能够自动学习图像中的特征，从而提高模型的泛化能力和适应性。然而，深度学习方法的性能仍然受到训练数据量的限制，因此需要在数据预处理阶段进行优化，以提高数据的质量和可用性。本文提出的ERNet模型通过引入ACO-RFPDE和CBAM等技术，不仅提升了图像的清晰度和特征的提取能力，还增强了模型对病变区域的定位精度，从而实现了更高效的肺部异常检测与分类。

在模型的训练过程中，ERNet采用了先进的数据预处理技术，包括图像去噪、标注和数据集划分。通过这些步骤，模型能够更好地适应不同类型的肺部组织图像，并提高其在不同数据集上的泛化能力。此外，本文还对ERNet模型进行了消融分析，以验证各个模块对模型性能的具体贡献。结果显示，CBAM模块在特征提取方面起到了关键作用，而改进的IoU损失函数则显著提升了模型对病变区域的定位能力。这些分析进一步证明了ERNet模型在肺部异常检测任务中的优势。

综上所述，本文提出的ERNet模型在肺部异常检测和分类任务中展现出了显著的改进。通过引入先进的图像处理技术和深度学习模型，ERNet能够有效减少噪声的影响，提升图像质量，并提高模型的准确性和一致性。这些改进不仅有助于提高肺癌的早期诊断率，还能够为临床医生提供更可靠的诊断依据，从而改善患者的治疗效果和预后。本文的研究成果为未来在肺部病变识别领域的进一步发展提供了重要的参考和指导。