基于生成对抗网络与混合深度学习的乳腺热成像癌症检测框架BCDGAN：提升早期诊断准确性的创新方法

本研究针对乳腺热成像检测中数据稀缺、类别不平衡和特征提取不足等问题，提出了一种结合生成对抗网络(GAN)和混合深度学习(HDL)的新型框架BCDGAN。通过合成高质量病灶区域(ROI)并融合InceptionResNetV2与VGG16特征，模型在DMR-IR数据集上实现98.56%的准确率，为临床无创筛查提供了高精度AI解决方案。

　　

乳腺癌症是全球女性健康的首要威胁，传统检测方法如乳腺X线摄影存在辐射暴露、对致密乳腺组织敏感性不足等局限。热成像技术通过捕捉肿瘤代谢异常导致的温度变化，提供了一种无创、无辐射的替代方案，但其分析易受环境干扰且缺乏标准化诊断协议。更棘手的是，现有深度学习模型面临热成像数据集稀缺、类间不平衡和细微热模式识别困难等挑战。

为解决这些问题，科纳拉克雅教育基金会计算机科学与工程系的研究团队开发了BCDGAN框架，创新性地将生成对抗网络与混合深度学习相结合。该研究通过合成高质量病灶区域增强数据多样性，利用InceptionResNetV2和VGG16的混合架构提取多层次特征，最终在DMR-IR数据集上实现99.01%的准确率和99.34%的AUC-ROC值，相关成果发表于《Scientific Reports》。

关键技术包括：1)采用Wasserstein GAN梯度惩罚(WGAN-GP)生成合成ROI；2)构建混合深度学习模型整合CNN局部特征与ResNet残差连接；3)基于DMR-IR数据集（含44例患者880张热图）进行五折交叉验证；4)应用Grad-CAM可视化模型决策依据。

研究结果显示：在"Generator and discriminator"部分，设计的生成器通过转置卷积层将噪声向量上采样为256×256热图，判别器采用LeakyReLU激活实现真伪分类。"InceptionResNetV2 hybrid model"验证了残差连接对梯度消失问题的缓解作用，当滤波器超过1000个时，残差缩放使训练稳定性提升37%。"Experimental results"表明，BCDGAN在240张测试图像上显著优于基线模型，将假阴性率降低至1.3%，特别在致密乳腺样本中保持98.2%的召回率。

"Ablation study"揭示各组件贡献：单独CNN精度仅92.34%，加入GAN合成数据后提升至98.12%，而完整框架使AUC-ROC达到99.34%。"Computational cost"显示模型训练需12小时（NVIDIA RTX 3090），但推理时间<50ms/图，适合临床实时应用。

该研究的突破性在于：首次将GAN数据增强与混合特征提取相结合，解决了热成像分析中的核心痛点。相比传统方法，BCDGAN能识别比结构异常更早出现的生理变化，对年轻女性和致密乳腺群体更具优势。尽管存在计算资源需求较高、跨数据集验证不足等局限，但这项工作为AI驱动的无创癌症筛查树立了新标杆，其模块化设计也为其他医学影像分析提供了可借鉴的范式。未来通过联邦学习实现多中心验证、结合5G技术部署到基层医疗，将加速该技术的临床转化。