基于深度学习的乳腺癌病理图像多分类研究.pdf

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乳腺癌是女性健康领域中一种常见的致命疾病,早期诊断对疾病治疗具有重要意义。

深度学习技术在医学图像分析中展现出卓越的潜力,特别是在乳腺癌病理图像分类方面。

本研究致力于进一步深化深度学习方法在乳腺癌病理图像分类中的应用,提高乳腺癌病

理图像分类的准确性和鲁棒性,从而为患者提供更加精确的个性化诊断和治疗。主要研

究内容如下:

(1)针对现有模型病理特征提取不充分以及开源数据集各类型数量不均衡的问题,

提出了一种多尺度特征融合的改进残差网络模型。该方法在ResNet101的各个底层残差

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