【摘 要】
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目的探讨基于卷积神经网络的肝脏组织切片图像正常和病变性分类方法的可行性及应用价值。方法使用一种能够自动学习图像特征并分类的方法,先利用原始的Inception V3模型在肝
【机 构】
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新疆医科大学基础医学院,新疆医科大学医学工程技术学院,新疆医科大学第一附属医院放射科
【基金项目】
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国家自然科学基金(81560294)资助
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目的探讨基于卷积神经网络的肝脏组织切片图像正常和病变性分类方法的可行性及应用价值。方法使用一种能够自动学习图像特征并分类的方法,先利用原始的Inception V3模型在肝脏组织切片数据集上进行训练,然后在原始模型的基础上通过微调得到改进的Inception V3模型,最后用改进的模型来实现肝脏组织切片图像正常和病变性两种类型的分类。结果改进后的Inception V3模型对肝脏切片图像的分类结果较佳,平均分类准确率达到99.2%。结论卷积神经网络的肝脏组织切片图像正常和病变性分类方法可行、合理,改进的I
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