基于稀疏表示的乳腺病理圖像良惡性自動分類的任務書一、任務背景乳腺病理圖像的良惡性分類是一項重要的診斷任務，對于乳腺癌的早期診斷和有效治療具有重要的意義。然而，傳統的醫學影像診斷方法往往依賴于醫生的經驗和主觀判斷，因此容易出現診斷誤差和漏診。隨著深度學習技術的逐步發展，基于深度神經網絡的圖像分類方法已經成為了乳腺病理圖像分類的主流技術之一。然而，大多數深度學習方法需要大量的訓練數據和計算資源，并且可能會過度擬合。因此，本次任務將探索基于稀疏表示的乳腺病理圖像良惡性自動分類方法，旨在提高分類準確率和魯棒性，并盡可能減少需要的訓練數據和計算資源。二、任務內容1.數據集本次任務使用的數據集為公開數據集MIAS（MammographicImageAnalysisSociety）和DDSM（DigitalDatabaseforScreeningMammography）。MIAS數據集包括322張數字乳腺X光影像，其中包括208張良性乳腺影像和114張惡性乳腺影像。DDSM數據集包括2620張數字乳腺X光影像，其中包括959張良性乳腺影像和1661張惡性乳腺影像。2.算法原理稀疏表示是一種基于字典學習的特征提取方法，其基本思路是將輸入樣本表示為字典中若干個基向量的線性組合，通過最小化表示誤差來學習字典和權值系數。在分類任務中，對于每個輸入樣本，將其表示為字典的線性組合后，通過最小化分類誤差來確定其類別。基于稀疏表示的圖像分類方法首先需要用字典學習方法學習一個字典，然后將每個圖像表示為學習到的字典中若干個基向量的線性組合，最后通過最小化分類誤差來進行分類。3.任務要求本次任務要求使用基于稀疏表示的方法對MIAS和DDSM數據集中的乳腺病理圖像進行良惡性自動分類。具體要求如下：(1)實現字典學習算法和基于稀疏表示的分類算法，并在MIAS數據集上進行測試，評估分類準確率和召回率。(2)使用DDSM數據集對模型進行進一步訓練，并在測試集上進行測試，評估模型的泛化能力和魯棒性。(3)比較基于稀疏表示算法和其他傳統的或深度學習的乳腺病理圖像分類方法在性能上的優劣及其適用范圍。(4)對算法進行優化，盡可能減少需要的計算資源和訓練數據，提高算法的效率和可用性。三、任務成果1.代碼實現需要完整的代碼實現，并提供詳細的注釋和說明文檔，以便其他研究人員能夠復現和使用該算法。2.實驗結果需要提供MIAS數據集和DDSM數據集上的分類準確率和召回率，以及與其他算法的對比實驗結果。3.報告撰寫需要編寫一篇詳細的報告，內容包括任務背景、數據集介紹、算法原理、實驗結果及分析、優化方法等，提供模型的使用說明和未來改進方向。四、參考文獻[1]Wright,J.,Yang,A.Y.,Ganesh,A.,Sastry,S.S.,&Ma,Y.(2009,June).Robustfacerecognitionviasparserepresentation.InIEEETransactionsonPatternAnalysisandMachineIntelligence(Vol.31,No.2,pp.210-227).[2]Yang,J.,Wright,J.,Huang,T.S.,&Ma,Y.(2010).Imagesuper-resolutionviasparserepresentation.IEEETransactionsonImageProcessing,19(11),2861-2873.[3]Zhang,L.,Yang,M.,&Feng,X.(2014).Sparserepresentationorcollaborativerepresentation:Whichhelpsfacerecognition?the22ndInternationalConferenceonPatternRecognition,4710-4715.[4]Wang,Y.,Zhu,Y.,Yao,H.,Wu,H.,Zhang,H.,Zhang,Y.,&Shang,X.(2021).Breastcancerclassificationusingmagneticresonantimagingvi