摘要：乳腺癌作為全球女性健康的主要威脅之一，其早期診斷對于提高治愈率至關(guān)重要。隨著大數(shù)據(jù)和深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展，基于機(jī)器學(xué)習(xí)的計(jì)算機(jī)輔助診斷系統(tǒng)在乳腺病理圖像的分類和診斷中顯示出巨大潛力。本文綜合分析了當(dāng)前文獻(xiàn)中提出的三種主要研究方法：首先對病理圖像進(jìn)行特征提取，隨后通過機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行分類；使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對乳腺組織圖片分類并與其他網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行對比說明；采用遷移學(xué)習(xí)策略，對預(yù)訓(xùn)練模型進(jìn)行微調(diào)以適應(yīng)乳腺病理圖像的分類任務(wù)。該研究方法強(qiáng)調(diào)了數(shù)據(jù)預(yù)處理的重要性，并評估了這些方法在提高診斷準(zhǔn)確性和效率方面的潛力。此外，本文還探討了這些深度學(xué)習(xí)模型在臨床診斷中的應(yīng)用前景，以及其在提高病理學(xué)家工作效率和減少主觀偏差方面的價(jià)值。

關(guān)鍵詞：乳腺癌；輔助診斷；卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；深度學(xué)習(xí)；病理圖像分類

doi：10.3969/J.ISSN.1672-7274.2025.02.079

中圖分類號：R 737.9；TP 391.4" " " " " 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A" " " " " " 文章編碼：1672-7274（2025）02-0-04

A Review of Machine Learning Based Breast Pathology Image Classification

MA Chunjie

（Shangluo College， Shangluo 726000， China）

Abstract： Breast cancer is one of the main threats to women's health in the world， and its early diagnosis is crucial to improve the cure rate. With the development of big data and deep learning technologies， machine learning based computer-aided diagnosis systems have shown great potential in the classification and diagnosis of breast pathological images. This article comprehensively analyzes the three main research methods proposed in current literature： first， feature extraction of pathological images， and then classification through machine learning algorithms; Classification of breast tissue images using convolutional neural networks and comparison with other network models; Adopting transfer learning strategy to fine tune the pre trained model to adapt to the classification task of breast pathology images. The study emphasizes the importance of data preprocessing and evaluates the potential of these methods in improving diagnostic accuracy and efficiency. In addition， the article also explores the application prospects of these deep learning models in clinical diagnosis， as well as their value in improving the efficiency of pathologists and reducing subjective bias.

Keywords： breast cancer; auxiliary diagnosis; convolutional neural network; deep learning; pathological image classification

0" "引言

隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展，越來越多的工具可以用于醫(yī)療圖像輔助診斷。乳腺癌發(fā)病率較高，對女性生命威脅大，但可提前防護(hù)。大量的研究者提出基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的診斷系統(tǒng)，以期用于乳腺病理圖片的分類工作。

目前，乳腺癌的臨床檢驗(yàn)方法包括超聲、乳腺X光檢查、磁共振成像、穿刺活檢、乳腺切片等方法。雖然乳腺超聲、乳腺X光檢查、磁共振成像等可以發(fā)現(xiàn)乳腺腫塊或異常，但這些方法都不能確診乳腺癌，而穿刺活檢和乳腺切片等方法是將收集的組織樣本進(jìn)行固定、物理穩(wěn)定、切片、染色后，通過顯微鏡成像獲取病理圖像，病理學(xué)家通過觀察腫瘤生長方式與血管及神經(jīng)的關(guān)系，以及乳腺周圍淋巴結(jié)的情況等來判斷乳腺腫瘤的良惡性，這是確定乳腺腫塊良惡性的主要方法[1]。對于傳統(tǒng)的人工診斷方法，在判斷的過程中會受到多方面因素的影響，其中最主要是專家培養(yǎng)困難、醫(yī)療水平差異較大、效率較低、主觀因素影響等。因此為臨床乳腺癌的診斷提供相關(guān)輔助手段和方法，對于快速識別病理圖片特征、提升病理診斷效率和準(zhǔn)確率以及減輕醫(yī)生工作量方面具有重要意義[2]。其中，深度學(xué)習(xí)中經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的相關(guān)算法具有較好的分類和診斷結(jié)果，其在放射學(xué)、遺傳學(xué)、成像科學(xué)等領(lǐng)域都起到了重要作用[3]。

1" "分類模型

1.1 特征提取+機(jī)器學(xué)習(xí)模型

這種模型結(jié)構(gòu)是先對病理圖片進(jìn)行特征提取，再使用機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)算法完成圖片分類。這種方法需要從病理圖片中提取影響判斷的特征，然后選擇主要特征進(jìn)行量化，最后將量化后的主要特征輸入機(jī)器學(xué)習(xí)的相關(guān)分類器中完成乳腺癌診斷工作。

常用的特征提取方法可以分為兩類：一種是人為設(shè)計(jì)，另一種是淺層學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)提取。其中，人工設(shè)計(jì)主要基于醫(yī)學(xué)診斷知識和醫(yī)生的學(xué)識經(jīng)驗(yàn)，而常用的淺層學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)提取模型主要有顏色（灰度）特征、紋理特征和局部特征提取方法。其中顏色（灰度）特征主要對圖像的大小、方向、視角變化等進(jìn)行提?。患y理特征則是對局部區(qū)域的顏色、亮度等分布規(guī)律進(jìn)行刻畫。常用于分類的機(jī)器學(xué)習(xí)算法有支持向量機(jī)、k近鄰、隨機(jī)森林等。

研究初期大量研究者使用這種方法進(jìn)行病理分類工作，Brook等[4]通過在基于圖像水平集統(tǒng)計(jì)的通用特征向量上應(yīng)用多類支持向量機(jī)，實(shí)現(xiàn)了高識別率。Spanhol[5]等人使用了6種手工制作的特征描述符并結(jié)合了4種不同的分類器，使用無參數(shù)閾值鄰接統(tǒng)計(jì)和SVM以及200倍放大倍數(shù)圖像，實(shí)現(xiàn)了85.1%的準(zhǔn)確率。Samah[6]等人評估了各種手工制作的特征，如局部二進(jìn)制模式（LBP）、灰度共生矩陣（GLCM）、金字塔結(jié)構(gòu)小波變換（PWT）、樹狀結(jié)構(gòu)小波轉(zhuǎn)換（TWT）和k-NN。僅對400X圖像進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)，使用PWT描述符獲得的最佳整體準(zhǔn)確率達(dá)85.62%。Kahya[7]等人將L1范數(shù)與SVM相結(jié)合來實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)稀疏SVM（ASSVM），以從BreakHis圖像中選擇信息量最大的特征，與最先進(jìn)的算法相比，ASSVM在所有放大倍率級別下的性能更好，且特征更少。Chattoraj[8]等提取Zernaike矩、圖像熵和分形維數(shù)（從變分模態(tài)分解（VMD）組件中提?。┳鳛樘卣髅枋龇?，并應(yīng)用ReliefF算法來確定信息量最大的一個(gè)，使用最小二乘SVM（LS-SVM）的Zernaike矩作為分類器，其200X圖像的最佳成功率為88%。Morillo[9]等從非線性尺度空間中提取KAZE特征作為特征袋（BOF）分類器的輸入，然后使用最近鄰算法將BOF的輸出轉(zhuǎn)換為特征直方圖，并使用SVM將圖像分類為良性或惡性。在40倍數(shù)情況下，獲得了91.53%的最佳結(jié)果。

1.2 基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型

乳腺病理圖像的內(nèi)在復(fù)雜性對圖像識別技術(shù)提出了更高的要求。然而，近年來興起的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）在解析這些圖像方面展現(xiàn)出卓越的性能，以其高準(zhǔn)確率為乳腺腫瘤的良惡性鑒別提供了一種更為精準(zhǔn)的方案。目前，在乳腺病理圖像分類領(lǐng)域，已有多種CNN模型被成功應(yīng)用，包括LeNet、Alex-Net、VGG-Net、GoogLe-Net、Inception和ResNet等。例如，Spanhol[10]等使用LeNet-5和Alex-Net分別取得了72%和78%的準(zhǔn)確率；Gu[11]等使用VGG-Net獲得的分類準(zhǔn)確率達(dá)到了95%；Narin[12]基于Inception-v3結(jié)構(gòu)對比數(shù)據(jù)集是否平衡對分類性能的影響，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，平衡數(shù)據(jù)集能提高分類準(zhǔn)確率，其準(zhǔn)確率為93.55%；Gour[13]等使用ResNet-152獲得的分類準(zhǔn)確率則達(dá)到了92.52%。

此外，除了直接使用原始模型對數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，還有大量的研究者對模型進(jìn)行改進(jìn)或?qū)⒍鄠€(gè)模型融合交叉使用以期達(dá)到預(yù)期的研究效果。其中，Song[14]等使用VGG-Net和費(fèi)舍爾向量（FV）相結(jié)合的方法，其準(zhǔn)確率達(dá)到87.6%；白茹[15]等提出一種融合SE和Dense-Net的新網(wǎng)絡(luò)，并綜合不同結(jié)構(gòu)和深度的網(wǎng)絡(luò)模型在公開數(shù)據(jù)集上進(jìn)行訓(xùn)練和檢測，得到了最高92.9%的準(zhǔn)確率；Han[16]等提出了一種為CSDCNN的乳腺病理組織圖像分類的模型，其分類準(zhǔn)確率達(dá)到了97%；Khan[17]等提出了一種融合了VGG-Net、GoogLe-Net和Res-Net三種卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的新網(wǎng)絡(luò)，進(jìn)行乳腺組織病理學(xué)圖像分類，其準(zhǔn)確率為97.52%；To?a?ar[18]等提出了一種融合Alex-Net、VGGNet-16和VGGNet-19的新的乳腺病理學(xué)圖像分類模型，其準(zhǔn)確率高達(dá)98.8%；孫福權(quán)[19]等將訓(xùn)練好的Inception-V3和ResNet-V2-152以及VGGNet-16三個(gè)模型進(jìn)行融合，其準(zhǔn)確率最高可達(dá)97.64%。

1.3 基于遷移學(xué)習(xí)的模型

由于醫(yī)療數(shù)據(jù)獲取難度較大且標(biāo)注專業(yè)度較強(qiáng)，而深度學(xué)習(xí)的相關(guān)算法需要提供大量的數(shù)據(jù)來訓(xùn)練相關(guān)模型。基于此，大量的研究者提出使用遷移學(xué)習(xí)解決相關(guān)醫(yī)療問題。這種模型主要依據(jù)源數(shù)據(jù)預(yù)訓(xùn)練好的模型，將其遷移至新的任務(wù)中，具有多方面的優(yōu)勢，主要體現(xiàn)在：①可以適應(yīng)小數(shù)據(jù)環(huán)境，解決了很多領(lǐng)域的數(shù)據(jù)收集成本高昂且編注困難的問題；②跨領(lǐng)域可適用性，可以提高模型的適應(yīng)性和泛化能力；③減少訓(xùn)練時(shí)間及計(jì)算成本，通過利用已經(jīng)訓(xùn)練好的模型的參數(shù)和特征，可以大幅減少新任務(wù)的訓(xùn)練時(shí)間和計(jì)算成本；④增強(qiáng)泛化能力，減少過擬合風(fēng)險(xiǎn)。

基于這些優(yōu)勢，大量研究者使用遷移學(xué)習(xí)模型對乳腺病理圖片進(jìn)行分類。Shallu[20]等專門做了一個(gè)遷移學(xué)習(xí)與完全訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)，用于乳腺組織病理切片分類方面的能力對比。此工作使用三個(gè)預(yù)訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)（VGG16、VGG19和ResNet50）進(jìn)行微調(diào)和全面訓(xùn)練，確定了從自然圖像到組織病理學(xué)圖像的知識轉(zhuǎn)移的可能性。目前，應(yīng)用遷移學(xué)習(xí)的方法主要有兩種：一是根據(jù)所需的任務(wù)對預(yù)訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)進(jìn)行微調(diào)；另一種是使用預(yù)先訓(xùn)練的網(wǎng)絡(luò)作為特征提取器，然后使用提取的特征來訓(xùn)練新的特征。

針對第一種方法，Zheng[21]等分別使用VGG16、VGG19、ResNet50、InceptionV3、Xception和DenseNet201等卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）進(jìn)行遷移學(xué)習(xí)，以獲得合適的網(wǎng)絡(luò)，最終實(shí)現(xiàn)了98.8%的準(zhǔn)確率；李趙旭[22]等人提出一種改進(jìn)的Inception-v3的圖像分類優(yōu)化算法，通過模型改進(jìn)及遷移學(xué)習(xí)對網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行優(yōu)化，對比現(xiàn)有的深度學(xué)習(xí)所得的分類結(jié)果，得到了96%的準(zhǔn)確率；Kohl[23]等對比了分別在ImageNet和CAMELYON16amp;CAMELYON17數(shù)據(jù)集上進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練的DenseNet-161的表現(xiàn)，實(shí)驗(yàn)表明，在ImageNet上經(jīng)過預(yù)訓(xùn)練的網(wǎng)絡(luò)表現(xiàn)更好；Chennamsetty[24]利用了在自然圖像上預(yù)先訓(xùn)練的DenseNet-161和ResNet-10對乳腺組織切片進(jìn)行分類，其準(zhǔn)確率達(dá)到了97%。

對于另一種方法，Yu[25]等提出了一種基于預(yù)訓(xùn)練VGG19的新型融合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（FCNN），實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所提出的FCNN在初始、擴(kuò)展和整體測試集中分別實(shí)現(xiàn)了85%、75%和80.56%的精度；廖欣[26]等人使用U-Net檢測病理圖片中的粘連簇團(tuán)區(qū)域，接著使用遷移學(xué)習(xí)進(jìn)行精確識別，最終得到了91.33%的正確率；許文慧[27]等人通過將注意力機(jī)制和殘差網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合用于提取病變特征，接著提出新的遷移學(xué)習(xí)的方法用于乳腺腫塊分類，最終達(dá)到了86.07%的準(zhǔn)確率。

2" "結(jié)論

乳腺病理組織活檢作為判定乳腺腫瘤良惡性的金標(biāo)準(zhǔn)，在乳腺癌的診斷和治療中占據(jù)重要的地位。該過程涉及將組織樣本固定、切片、染色并借助顯微鏡成像技術(shù)獲取病理圖像。病理學(xué)家通過細(xì)致觀察腫瘤的生長模式、與周圍組織的相互作用以及淋巴結(jié)的狀況來評估腫瘤的良性或惡性。盡管如此，傳統(tǒng)的人工診斷方法仍面臨諸多挑戰(zhàn)，包括專家培養(yǎng)的難度、醫(yī)療水平的不均衡、診斷效率的低下以及主觀判斷的偏差。鑒于此，引入計(jì)算機(jī)輔助檢測和診斷系統(tǒng)尤為關(guān)鍵，這些系統(tǒng)依托深度學(xué)習(xí)和模式識別算法，不僅能夠顯著提高病理診斷的效率和精確度，還能有效減輕醫(yī)生的工作負(fù)擔(dān)。隨著乳腺組織病理圖像計(jì)算機(jī)輔助診斷技術(shù)的發(fā)展，目前研究還存在問題以及未來的改進(jìn)方向如下：

（1）現(xiàn)有的數(shù)據(jù)集樣本量不足、標(biāo)注不準(zhǔn)確或缺乏多樣性，如種族、年齡、病理類型，這都會影響機(jī)器學(xué)習(xí)算法的泛化能力。未來需要更多的數(shù)據(jù)來補(bǔ)充數(shù)據(jù)集。

（2）病理圖像的復(fù)雜性和多樣性要求算法能更準(zhǔn)確地識別和分類不同的組織和細(xì)胞類型。未來的研究需要開發(fā)更加精確的圖像分析工具，以提高對乳腺癌等病變的識別能力。

（3）深度學(xué)習(xí)，尤其是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）已成為病理圖像分析的主流方法。未來的研究可以進(jìn)一步優(yōu)化這些算法，以提高其在病理圖像分類上的準(zhǔn)確率，包括提高對小尺寸有絲分裂細(xì)胞的檢測性能，以及減少過擬合和提高模型的泛化能力。

（4）結(jié)合臨床信息、影像學(xué)數(shù)據(jù)和病理圖像，可以提供更全面的疾病信息。未來可以探索如何有效整合這些多模態(tài)數(shù)據(jù)，以實(shí)現(xiàn)更深層次的精準(zhǔn)診斷。

3" "結(jié)束語

本文探討了乳腺組織分類的三類研究方法，總結(jié)了這些方法在提高診斷準(zhǔn)確性和效率方面的潛力，并指出現(xiàn)有方法所存在的問題以及改進(jìn)方向，以期為乳腺癌的精準(zhǔn)診斷提供更為科學(xué)的輔助手段。

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基金項(xiàng)目：陜西省教育廳自然科學(xué)研究項(xiàng)目，基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖片分割與病變識別研究（編號22JK0364）；商洛學(xué)院自然科學(xué)類科研項(xiàng)目，基于大模型的智能醫(yī)療助手（24SKY030）。

作者簡介：馬春潔（1995-），女，漢族，陜西延安人，助教，碩士，研究方向?yàn)樯疃葘W(xué)習(xí)。