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组织病理图像分析是癌症诊断的"金标准",在患者的预后治疗中起到至关重要的作用.目前在AI医学影像领域,利用CNN (Convolutional Neural Network)网络对数字病理图像的分类已经成为研究热点.但是传统CNN网络中广泛使用最大/平均池化(Max/Average pooling)模块,不可避免的丢失了大量病理图像中的特征信息,造成分类准确率低且模型不易收敛.因此,本文提出一种基于小波分解卷积神经网络的病理图像分类方法 (Wavelet Decomposition Convolut