面向乳腺钼片影像的任务驱动色彩编码可视化：提升放射科医师的诊断表现
计算机视觉与模式识别
2026-02-19 v2
摘要
目的：乳腺钼片筛查在乳腺密度较高时灵敏度较低，组织重叠和微小病灶增加了感知难度。我们提出了 MammoColor，一个端到端的框架，集成任务驱动色彩编码（TDCE）模块，将单通道乳腺钼片转换为 TDCE 编码视图以实现视觉增强。材料与方法：MammoColor 将轻量级 TDCE 模块与 BI-RADS 分级分类器耦合，基于 VinDr-Mammo 进行端到端训练。性能在内部测试集、两个公开数据集（CBIS-DDSM 和 INBreast）以及三个外部临床队列上进行评估。我们还进行了有洗脱期的多读者多病例（MRMC）观察研究，比较（1）灰度图-仅视图、（2）TDCE-仅视图、（3）灰度图+TDCE 并列视图。结果：在 VinDr-Mammo 上，MammoColor 将 AUC 从 0.7669 提升至 0.8461（P=0.004）。在密集乳腺中提升更显著（AUC 从 0.749 提升至 0.835）。在 MRMC 研究中，TDCE 编码图像提高了特异度（0.90 提升至 0.96；P=0.052），而敏感性基本保持一致。结论：TDCE 提供一种面向任务的色彩表示，可提高感知显著性，减少乳腺钼片分级中的假阳性召回率。
关键词
引用
@article{arxiv.2602.07568,
title = {Visualizing the Invisible: Enhancing Radiologist Performance in Breast Mammography via Task-Driven Chromatic Encoding},
author = {Hui Ye and Shilong Yang and Chulong Zhang and Yexuan Xing and Juan Yu and Yaoqin Xie and Wei Zhang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2602.07568},
year = {2026}
}