【摘 要】
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医学影像技术和计算机视觉的发展,为乳腺癌的诊断提供了强有力的帮助。在医学图像分类中,乳腺癌病理组织的复杂性和多样性给病理图像准确分类带来了不小的阻碍,如何有效地利用病理组织图像的特征信息为癌症组织病理图像分类提供可靠的依据,现已成为研究领域的焦点;另一方面,由于医学图像的特殊性,大规模且标注准确的医学图像数据比较稀少,导致医学图像分类出现了数据依赖问题。针对上述挑战,本文提出了基于深度学习和迁移学
【基金项目】
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安徽省优秀青年人才计划支持项目（gxyqZD2021113）--特征增强目标下深度学习在医学图像分割中的算法研究
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医学影像技术和计算机视觉的发展,为乳腺癌的诊断提供了强有力的帮助。在医学图像分类中,乳腺癌病理组织的复杂性和多样性给病理图像准确分类带来了不小的阻碍,如何有效地利用病理组织图像的特征信息为癌症组织病理图像分类提供可靠的依据,现已成为研究领域的焦点;另一方面,由于医学图像的特殊性,大规模且标注准确的医学图像数据比较稀少,导致医学图像分类出现了数据依赖问题。针对上述挑战,本文提出了基于深度学习和迁移学习的乳腺癌病理图像分类方法。基于深度学习和迁移学习理论,引入注意力机制与卷积神经网络相结合来改进网络模型,并提出基于最佳微调算法的迁移学习方法,通过二者的结合实现了基于深度学习和迁移学习的乳腺癌组织病理图像分类方法,实验结果表明该方法极大地提高了乳腺癌组织病理图像分类的准确度,主要研究工作如下:（1）考虑到Break His乳腺癌组织病理图像数据集存在染色差异问题,通过一种染色标准化方法进行处理,在不会破坏图像结构信息的前提下解决了图像染色差异问题,并使用数据增强解决原始数据集图像数量不足,分布不均衡问题。（2）以Inception V3网络为基础,通过引入注意力机制中的SE模块,使网络充分利用特征通道之间的信息,实现了基于注意力机制的乳腺癌组织病理图像分类网络,通过与Alex Net、未改进的Inception V3进行对比实验,实验结果表明改进后的网络模型的分类准确度高于对比网络。（3）讨论了不同情况下的迁移学习策略,并结合改进后的网络模型提出了最佳微调算法,该算法通过迭代竞争的方式寻找最佳微调深度,通过实验验证了该方法的可行性,最后将基于深度学习和迁移学习的乳腺癌组织病理图像分类方法与Alex Net、Inception V3模型进行对比实验,结果表明所提出的方法明显提升了网络的分类性能,分类准确度优于对比模型,在Break His数据集二分类实验中分类准确度高达88.5%。
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