علوم رایانشی

علوم رایانشی

تشخیص هیستوپاتولوژی سرطان پستان توسط شبکه‌های عصبی هم‌آمیختی بهبودیافته با سازوکارهای توجه

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان
1 گروه پاتوبیولوژی، دانشکده دامپزشکی، دانشگاه شهرکرد، شهرکرد، ایران.
2 گروه علوم کامپیوتر، دانشکده علوم ریاضی، دانشگاه شهرکرد، شهرکرد، ایران
10.22034/csj.2025.227842
چکیده
سرطان پستان به عنوان یکی از چالش‌های مهم بهداشت عمومی، نیازمند تشخیص دقیق و به‌موقع است. این مطالعه به بررسی تأثیر سازوکارهای توجه در شبکه‌های عصبی هم‌آمیختی (CNN) برای تحلیل تصاویر هیستوپاتولوژیک سرطان پستان می‌پردازد. با استفاده از سه سازوکار توجه شامل PANet, DANet و CBAM، یک مدل CNN سفارشی طراحی شده است که به طور سیستماتیک عملکرد این سازوکارها را ارزیابی می‌کند. نتایج نشان می‌دهد که DANet با دقت 02/93 درصد و AUC-ROC برابر با 70/97 درصد، بهترین عملکرد را در مقایسه با CBAM و PANet دارد. این برتری به تواناییDANet  در مدل‌سازی هم زمان وابستگی‌های مکانی و کانالی مربوط می‌شود که به آن اجازه می‌دهد بر مناطق کلیدی تصاویر تمرکز کند. همچنین، CBAM با دقت قابل توجهی در شناسایی ویژگی‌های مهم، نتایج خوبی ارائه می‌دهد، در حالی که PANet به دلیل ساختار سلسله‌مراتبی خود، عملکرد ضعیف‌تری داشت. این تحقیق نه‌تنها برتری سازوکارهای توجه را تأیید می‌کند، بلکه راه‌حلی عملی برای کاهش خطاهای تشخیصی و حمایت از تصمیم‌گیری‌های بالینی ارائه می‌دهد. نتایج این مطالعه می‌تواند به توسعه ابزارهای تشخیصی پیشرفته و بهبود نتایج درمانی بیماران کمک کند.
کلیدواژه‌ها
موضوعات

[1]   Giaquinto, AN., Sung, H., Newman, LA., Freedman, RA., Smith, RA., Star, J., et al. 2024. Breast cancer statistics. CA: a cancer journal for clinicians. 74(6):477-95.
[2]   Mahmood, T., Li, J., Pei, Y., Akhtar, F., Imran, A., Rehman, KU.2020. A brief survey on breast cancer diagnostic with deep learning schemes using multi-image modalities. IEEe Access. 8:165779-809.
[3]   Shahidi, F., Daud, SM., Abas, H., Ahmad, NA., Maarop, N. 2020. Breast cancer classification using deep learning approaches and histopathology image: A comparison study. Ieee Access. 8:187531-52.
[4]   Balkenende, L., Teuwen, J., Mann, RM. 2022. editors. Application of deep learning in breast cancer imaging. Seminars in Nuclear Medicine; Elsevier.
[5]   Li, X., Li, M., Yan, P., Li, G., Jiang, Y., Luo, H. et al. 2023. Deep learning attention mechanism in medical image analysis: Basics and beyonds. International Journal of Network Dynamics and Intelligence. 93- 116.
[6]   Ding, R., Zhou, X., Tan, D., Su, Y., Jiang, C., Yu, G. et al. 2024. A deep multi-branch attention model for histopathological breast cancer image classification. Complex & Intelligent Systems. 10(3):4571-87.
[7]   Souza, MD., Ananth Prabhu, G., Kumara, V. 2025. Advanced Breast Cancer Detection Using Spatial Attention and Neural Architecture Search (SANAS-Net). SN Computer Science. 6(1):1-12.
[8]   Anari, S., Sadeghi, S., Sheikhi, G., Ranjbarzadeh, R., Bendechache, M. 2025. Explainable attention based breast tumor segmentation using a combination of UNet, ResNet, DenseNet, and EfficientNet models. Scientific Reports. 15(1):1027.
[9]   Araújo, T., Aresta, G., Castro, E., Rouco, J., Aguiar, P., Eloy, C. et al. 2017. Classification of breast cancer histology images using convolutional neural networks. PloS one. 12(6):e0177544.
[10] Simonyan, EO., Badejo, JA., Weijin, JS. 2024. Histopathological breast cancer classification using CNN. Materials Today: Proceedings. 105:268-75.
[11] Wang, K., Liew, JH., Zou, Y., Zhou, D., Feng, J. 2019. editors. Panet: Few-shot image semantic segmentation with prototype alignment. proceedings of the IEEE/CVF international conference on computer vision.
[12] Fu, J., Liu, J., Tian, H., Li, Y., Bao, Y., Fang, Z. et al., 2019. editors. Dual attention network for scene segmentation. Proceedings of the IEEE/CVF conference on computer vision and pattern recognition.
[13] Toğaçar, M., Özkurt, KB., Ergen, B., Cömert, Z. 2020. BreastNet: A novel convolutional neural network model through histopathological images for the diagnosis of breast cancer. Physica A: Statistical Mechanics and its Applications. 545:123592.
[14] Zou, Y., Zhang, J., Huang, S., Liu, B. 2022. Breast cancer histopathological image classification using attention high‐order deep network. International Journal of Imaging Systems and Technology. 32(1):266-79.
[15] Toa, CK., Elsayed, M., Sim, KS. 2024. Deep residual learning with attention mechanism for breast cancer classification. Soft Computing. 28(15):9025-35.
[16] Li, X., Shen, X., Zhou, Y., Wang, X., Li, T-Q. 2020. Classification of breast cancer histopathological images using interleaved DenseNet with SENet (IDSNet). PloS one. 15(5):e0232127.
[17] Guo, C., Zhou, Q., Jiao, J., Li, Q., Zhu, L. 2024. A Modified MobileNetV3 Model Using an Attention Mechanism for Eight-Class Classification of Breast Cancer Pathological Images. Applied Sciences. 14(17):7564.
[18] Gautam, A., Singh, SK., editors. 2023. Analysis of Deep Learning Models to Detect Breast Cancer from Histopathology Images. TENCON 2023-2023 IEEE Region 10 Conference (TENCON); IEEE.
[19] Maleki, A., Raahemi, M., Nasiri, H. 2023. Breast cancer diagnosis from histopathology images using deep neural network and XGBoost. Biomedical Signal Processing and Control. 86:105152.
[20] Roy, S., Jain, PK., Tadepalli, K., Reddy, BP. 2024. Forward attention-based deep network for classification of breast histopathology image. Multimedia Tools and Applications. 1-30.
[21] Abdulaal, AH., Valizadeh, M., Albaker, BM., Yassin, RA., Amirani, MC., Shah, AS.2024. Enhancing Breast Cancer Classification using a Modified GoogLeNet Architecture with Attention Mechanism. Al-Iraqia Journal for Scientific Engineering Research. 3(1):47-63.
[22] Spanhol, FA., Oliveira, LS., Petitjean, C., Heutte, L., editors. 2016. Breast cancer histopathological image classification using convolutional neural networks. 2016 international joint conference on neural networks (IJCNN); IEEE.
[23] Wahab, N., Khan, A., Lee, YS. 2019. Transfer learning based deep CNN for segmentation and detection of mitoses in breast cancer histopathological images. Microscopy. 68(3):216-33.
[24] Davis, J., Goadrich, M., editors. 2006. The relationship between Precision-Recall and ROC curves. Proceedings of the 23rd international conference on Machine learning.
[25] Li, L., Jamieson, K., DeSalvo, G., Rostamizadeh, A., Talwalkar, A. 2018. Hyperband: A novel bandit-based approach to hyperparameter optimization. Journal of Machine Learning Research. 18(185):1-52.