基于SENet多路网络的乳腺癌转移检测

乳腺癌细胞转移是影响病患预后的重要因素,检查前哨淋巴结病理切片可诊断转移情况。传统病理学医生检查过程冗余费时且极易漏检微转移病灶。目前已有利用卷积神经网络研究乳腺癌前哨淋巴结转移的成果,但准确率不高且对微转移情况检测效果不佳。针对以上问题,基于乳腺癌前哨淋巴结病理图像数据集（PCam）,设计提出了SENet多路卷积神经网络模型。模型使用堆叠多路卷积单元和SENet模块,采用跳跃跨层连接、标准卷积与深度可分离卷积融合、加和与串联操作组合等策略。使用50%的图像迭代训练35次获得模型权重,然后采用准确率与AUC值指标对测试图像进行测试,准确率为97.32%,AUC值为98.05%。对比已有研究成果和主流卷积网络模型,该模型在49%、51%、100%测试集情况下,AUC值均排名第一。结果表明,该模型对淋巴结转移检测准确率较高,且对微转移也有很好的检测性能。