面向WSI的乳腺病理亚型分类研究

作者： 陈金令 ¹ 李洁 ¹ 赵成明 ¹ 刘鑫 ¹
作者单位：

1. 西南石油大学电气信息学院
提交时间：2022-05-11 10:48:43

摘要: 为实现乳腺病理WSI图像的精准分类，提出了一种基于混合连接的门控卷积神经网络分类方法。搭建了局部残差连接和全局稠密连接的混合模块，将压缩激活门控单元嵌入混合模块，建立了混合模块与过渡层交替连接的骨干网络。结合基于四叉树分割的图像数据增强方法训练模型，基于BreastSet临床数据集的实验结果得出，该方法的图像级、患者级和病理级准确率分别达到92.24%、92.83%和92.18%，相较其他方法，准确率提高，参数量和计算量降低，更具有临床应用价值。

全切片图像乳腺病理亚型分类计算机辅助诊断门控卷积网络混合连接

期刊： 计算机应用研究
分类： 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论
引用： ChinaXiv:202205.00047 (或此版本 ChinaXiv:202205.00047V1)
DOI:10.12074/202205.00047V1
CSTR:32003.36.ChinaXiv.202205.00047.V1
推荐引用方式： 陈金令,李洁,赵成明,刘鑫.(2022).面向WSI的乳腺病理亚型分类研究.计算机应用研究.[ChinaXiv:202205.00047] (点此复制)

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[V1]

2022-05-11 10:48:43

ChinaXiv:202205.00047V1

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