| 基于CNN的乳腺癌病理图像分类研究 |
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| 引用本文： | 易才键,陈俊,王师玮.基于CNN的乳腺癌病理图像分类研究[J].智能计算机与应用,2022,12(3):92-96. |
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| 作者姓名： | 易才键 陈俊 王师玮 |
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| 作者单位： | 福州大学 物理与信息工程学院,福州350108 |
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| 摘 要： | 乳腺癌已经成为全球第一大癌症,乳腺癌的早期发现及良恶性诊断对于治疗具有重要的意义.针对传统机器学习方法在乳腺癌病理图像分类任务中性能不足和准确率低的问题,本文提出了基于CNN(卷积神经网络)的乳腺癌病理图像分类模型,将乳腺癌病理图像分为良性与恶性.该模型以VGG网络为基础,对网络结构进行调整,在公开的BreakHis数...
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| 关 键 词： | 乳腺癌病理图像分类 卷积神经网络 样本不均衡 迁移学习 数据增强 |
Classification of breast cancer histopathological images based on CNN |
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| YI Caijian,CHEN Jun,WANG Shiwei.Classification of breast cancer histopathological images based on CNN[J].INTELLIGENT COMPUTER AND APPLICATIONS,2022,12(3):92-96. |
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| Authors: | YI Caijian CHEN Jun WANG Shiwei |
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