【摘 要】
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病理切片中肾小球的识别和分类是诊断肾脏病变程度和病变类型的关键,为解决肾小球的识别和分类问题,从中检测出肾小球并进行分类,设计了一个基于深度学习的完整的肾小球检测及分类框架.该框架包括肾小球识别的4个阶段,第1阶段的扫描窗生成中,设计一种网络框架RGNet,用于初步判断肾小球可能出现的位置;第2阶段的检测和粗分类中,针对肾小球数据改进了Faster R-CNN;第3阶段基于NMS算法设计了NMS-
【机 构】
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上海交通大学电子信息与电气工程学院,上海交通大学医学院附属同仁医院,上海嘉奥信息科技发展有限公司,复旦大学基础医学院,上海体育学院
【基金项目】
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国家重点研发计划(2018YFF0300903),国家自然科学基金(61872241,61572316),上海市科教委项目(15490503200,18410750700,17411952600).
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病理切片中肾小球的识别和分类是诊断肾脏病变程度和病变类型的关键,为解决肾小球的识别和分类问题,从中检测出肾小球并进行分类,设计了一个基于深度学习的完整的肾小球检测及分类框架.该框架包括肾小球识别的4个阶段,第1阶段的扫描窗生成中,设计一种网络框架RGNet,用于初步判断肾小球可能出现的位置;第2阶段的检测和粗分类中,针对肾小球数据改进了Faster R-CNN;第3阶段基于NMS算法设计了NMS-Lite算法,将检测到的肾小球进行合并;在第4阶段的细分类中,使用数据增强等技巧训练2个神经网络,实现肾
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