基于卷积神经网络的肺癌病理图像分类

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确定肺癌类型对于病人后续治疗方案的选择至关重要,但肺癌诊断必须由专业病理医师在显微镜下观察活体组织切片确定,诊断过程耗时长,且病理医师之间很难取得较好的一致诊断。随着病理全切片扫描设备的普及,病理图像可在计算机上保存、观察、分析,使通过现代数字图像处理技术辅助诊断或提供决策支持成为可能。对于亿级像素的全切片病理图像(WSI),通过在图像中提取小块、训练分类网络,并根据验证结果调整网络参数,可得到较好的分类准确率。测试时,聚合全图中小块分类结果得到最终类别。使用基于块的分类方法,卷积神经网络模型在WSI分类
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