【摘 要】
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乳腺癌已经成为导致女性死亡最常见的和发病率最高的恶性肿瘤。对HE染色的乳腺癌病理图像的自动分类具有重要的临床意义。针对目前存在的深度卷积神经网络只将图像分为良性和
【机 构】
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武汉大学计算机学院,武汉大学人民医院病理科
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61272274)
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乳腺癌已经成为导致女性死亡最常见的和发病率最高的恶性肿瘤。对HE染色的乳腺癌病理图像的自动分类具有重要的临床意义。针对目前存在的深度卷积神经网络只将图像分为良性和恶性两类,同时对于高分辨率图像处理具有局限性的不足,采用了以AlexNet为架构的卷积神经网络模型将图像分为乳腺导管原位癌、乳腺浸润性导管癌、乳腺纤维腺瘤和乳腺增生四类。对于高分辨率图像,采用图像分块的思想,将每块的分类结果利用多数投票算法进行整合,整合结果作为该图像的分类结果。同时,为了避免因乳腺癌病理图像标记样本过少带来的过拟合问题,采用了迁
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