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本发明提供了一种基于SE‑Inception的肝癌病理切片分类方法，包括：获取肝癌病理切片照片和正常肝脏切片照片，并将照片缩放成预设大小后构建数据集；对构建的数据集进行预处理，预处理数据增强、数据读取、灰度处理和数据归一化处理；将数据集划分为训练集、验证集与测试集；构建基于Inception‑V3网络和SENet模块的深度学习模型，采用训练集对该模型进行训练，用于对肝癌病理数据进行多尺度的特征提取；基于从肝癌病理数据集中提取的多尺度特征信息采用深度学习模型对肝癌病理数据进行分类。解决了数据量较少
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 113052228 A
(43)申请公布日 2021.06.29
(21)申请号 202110302588.6 G06N 3/08 (2006.01)
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