【摘 要】
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组织病理学图像是鉴别乳腺癌的黄金标准,所以对乳腺癌组织病理学图像的自动、精确的分类具有重要的临床应用价值。为了提高乳腺组织病理图像的分类准确率,从而满足临床应用的需求,提出了一种融合空间和通道特征的高精度乳腺癌分类方法。该方法使用颜色归一化来处理病理图像并使用数据增强扩充数据集,基于卷积神经网络(CNN)模型DenseNet和压缩和激励网络(SENet)融合病理图像的空间特征信息和通道特征信息,并
【机 构】
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西安邮电大学计算机学院,陕西省网络数据分析与智能处理重点实验室（西安邮电大学）
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目(61673316),陕西省重点研发计划项目(2017GY-071,2018GY-135),陕西省教育厅项目(16JK1697),陕西省技术创新引导计划项目(2017XT-005),咸阳市科技计划项目(2017K01-25-3),西安邮电大学研究生创新基金资助项目(CXJJLY202004)。
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组织病理学图像是鉴别乳腺癌的黄金标准,所以对乳腺癌组织病理学图像的自动、精确的分类具有重要的临床应用价值。为了提高乳腺组织病理图像的分类准确率,从而满足临床应用的需求,提出了一种融合空间和通道特征的高精度乳腺癌分类方法。该方法使用颜色归一化来处理病理图像并使用数据增强扩充数据集,基于卷积神经网络(CNN)模型DenseNet和压缩和激励网络(SENet)融合病理图像的空间特征信息和通道特征信息,并根据压缩-激励(SE)模块的插入位置和数量,设计了三种不同的BCSCNet模型,分别为BCSCNetⅠ、
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