- 1、本文档共61页,其中可免费阅读20页,需付费100金币后方可阅读剩余内容。
- 2、本文档内容版权归属内容提供方,所产生的收益全部归内容提供方所有。如果您对本文有版权争议,可选择认领,认领后既往收益都归您。
- 3、本文档由用户上传,本站不保证质量和数量令人满意,可能有诸多瑕疵,付费之前,请仔细先通过免费阅读内容等途径辨别内容交易风险。如存在严重挂羊头卖狗肉之情形,可联系本站下载客服投诉处理。
- 4、文档侵权举报电话:400-050-0827(电话支持时间:9:00-18:30)。
查看更多
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
文档评论(0)