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改进型深度学习模型在乳腺肿瘤良恶性鉴别中的应用
改进型深度学习模型在乳腺肿瘤良恶性鉴别中的应用
作者:
俞永伟
邓竹琴
原文服务方:
中国医学物理学杂志
卷积神经网络
乳腺癌细胞识别
图像识别
摘要:
目的:解决传统方法在临床中对病理图像检测不足以及人工判断导致的错误判断等问题.方法:使用乳腺肿瘤细胞数据集,首先对数据集进行数据增强,增强后数据集为原来的2倍,将增强后数据集输入到本文提出的模型中进行训练.结果:经过100次迭代,训练集的准确率为97.44%,在测试集中准确率为96.4%,召回率为95.5%,与同类型文献相比都有明显提高.结论:本文章提出的改进型卷积神经网络具有收敛快,泛化好等特点.可以对乳腺肿瘤细胞的良恶性进行有效的辨识分类.
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篇名
改进型深度学习模型在乳腺肿瘤良恶性鉴别中的应用
来源期刊
中国医学物理学杂志
学科
关键词
卷积神经网络
乳腺癌细胞识别
图像识别
年,卷(期)
2020,(11)
所属期刊栏目
医学人工智能
研究方向
页码范围
1469-1473
页数
5页
分类号
R318|R377.9
字数
语种
中文
DOI
10.3969/j.issn.1005-202X.2020.11.023
五维指标
传播情况
被引次数趋势
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乳腺癌细胞识别
图像识别
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
中国医学物理学杂志
主办单位:
南方医科大学
出版周期:
月刊
ISSN:
1005-202X
CN:
44-1351/R
开本:
16开
出版地:
邮发代号:
创刊时间:
1983-01-01
语种:
chi
出版文献量(篇)
4079
总下载数(次)
0
总被引数(次)
17195
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