【摘 要】
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为了自动化识别甲状腺淋巴结转移癌,提出了多任务中心的深度学习诊断方法。以卷积神经网络算法为基础构造了镜下结构观察任务中心和镜下细胞观察任务中心,以模拟完整的镜下诊
【机 构】
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三江学院计算机科学与工程学院,南京邮电大学通信与信息工程学院,南京市医科大学附属南京医院病理科
【基金项目】
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国家重点基础研究发展计划(973计划)(2005CB321901);江苏省重点研发计划重点项目(BE2016001-3);江苏省高校自然科学基金(17KJB520032)资助
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为了自动化识别甲状腺淋巴结转移癌,提出了多任务中心的深度学习诊断方法。以卷积神经网络算法为基础构造了镜下结构观察任务中心和镜下细胞观察任务中心,以模拟完整的镜下诊断过程,而且各中心的观察因素呈多样性;诊断任务中心采用的是多因素下的直觉模糊集诊断方式,从而综合给出诊断结果。该方法完整地模拟了病理医生的显微镜下分析过程,实验结果表明了该方法的有效性,甲状腺淋巴结转移癌的识别率结果令人满意。
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