【摘 要】
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在国内病理领域中,目前主要依靠具有丰富经验的病理专家进行诊断。但是病理科专家数量较少,并且工作效率低下。随着人工智能机器学习等领域的发展,病理诊断智能化也存在了极大可能。为了提升病理医生工作效率同时提高Ki67评分的准确度,本文对基于乳腺癌的Ki-67图像的目标检测算法进行改进,在基于Faster R-CNN网络基础上的相关工作和改进如下:（1）由于Ki-67没有公开数据集,对医院提供的大分辨率K
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在国内病理领域中,目前主要依靠具有丰富经验的病理专家进行诊断。但是病理科专家数量较少,并且工作效率低下。随着人工智能机器学习等领域的发展,病理诊断智能化也存在了极大可能。为了提升病理医生工作效率同时提高Ki67评分的准确度,本文对基于乳腺癌的Ki-67图像的目标检测算法进行改进,在基于Faster R-CNN网络基础上的相关工作和改进如下:（1）由于Ki-67没有公开数据集,对医院提供的大分辨率Ki-67全片进行切分,生成大小为1024×1024大小的patch,作为数据集。同时为了减少标注的工作量,采用迭代训练的方法增加训练样本,直至达到训练要求。（2）针对骨干网络,选用ResNeXt-101网络,同时将7×7卷积核改为3个3×3的卷积核相连,在较少参数量的同时增强了网络的非线性和复杂性。同时将残差模块分支的步长为2的1×1的卷积核前加入了一个2×2的最大池化层,同时将1×1的卷积核的步长更改为1,来减少特征图信息的损失。（3）针对特征融合方式,采用自下而上和自上而下的双向融合方式对特征图进行融合,保证了浅层特征图包含了高层的语义信息,高层的语义信息也包含了浅层信息。之后加入了Non-local模型,让网络学习到了目标的位置信息。使得召回率和精度都有了一定的提升。（4）针对RCNN网络的回归损失函数,本文引入了平衡L1损失函数代替Smooth L1 Loss,平衡L1损失函数提高了小损失样本的梯度贡献度,平衡了简单样本和难样本之间的学习。同时在预测端加入了后处理方法,解决了同一个细胞出现两个不同类别检测结果的问题。对Ki-67的测试集进行测试,在乳腺癌的Ki-67图像中阳性癌细胞的F1分数达到95.2%,阴性癌细胞的F1分数达到91.1%。基于实际应用,本文设计了一套端到端的对全片进行检测的推理流程。在乳腺癌Ki-67染色数字图像切片的真实场景中,提供了一个行之有效的检测系统。该系统能够提高医生做出诊断的效率和准确率。
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