一种基于抑制域相关特征的乳腺癌图像分类域泛化方法

本发明公开一种基于抑制域相关特征的乳腺癌图像分类域泛化方法，属于医疗图像分类领域，用于乳腺癌X光图像分类域泛化。本发明的方法包括以下步骤：将原始乳腺癌X光图像使用Otsu分割技术对乳腺癌图像进行初始分割，包括去除无关背景和标准化尺寸；利用ResNet‑50骨干网络作为特征提取器，通过特征提取器的前几层网络得到中间特征图；通过自适应通道过滤器丢弃倾向于捕获域相关特征的通道，从而抑制域相关特征；通过低频扰动模块对样本进行低频重建，进一步抑制低频信息中的冗余域相关特征；通过ResNet‑50的后几层网络，得到最终的特征图；最终利用全连接层生成最终的分类结果。在一个公共数据集(INbreast)和两个私有数据集(InH1和InH2)上进行的实验表明，本发明比之前的图像分类泛化方法具有更好的性能。