【摘 要】
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目前病理组织学分析是诊断乳腺癌最广泛的方法，而将众多的病理图像诊断分析分类，需要病理学专家通过显微镜对组织学样本进行目测识别，采取人为方法识别特征费时费力。为此，针对乳腺癌病理图像数据集BreaKHis的不同放大倍数分为良性、恶性样本的二分类进行识别，提出了基于DenseNet网络和迁移学习的乳腺癌图像识别方法，并将该方法过程与VGGNet、ResNet、DenseNet等深度学习模型进行了对比实
【基金项目】
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吉林省自然科学基金资助项目（2020021157JC）； 吉林省教育厅科学技术基金资助项目（JJKH20191295KJ）；
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目前病理组织学分析是诊断乳腺癌最广泛的方法，而将众多的病理图像诊断分析分类，需要病理学专家通过显微镜对组织学样本进行目测识别，采取人为方法识别特征费时费力。为此，针对乳腺癌病理图像数据集BreaKHis的不同放大倍数分为良性、恶性样本的二分类进行识别，提出了基于DenseNet网络和迁移学习的乳腺癌图像识别方法，并将该方法过程与VGGNet、ResNet、DenseNet等深度学习模型进行了对比实验。实验结果表明，该模型学习能力强，识别效果最好，在此数据集上准确率可达到98%以上。
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