基于深度学习的乳腺癌分子亚型分类研究

• 作者: 廖天驰 黄军豪
• 来源期刊: 现代计算机
• 关键词: 乳腺癌亚型 分类 卷积神经网络 深度学习
• 年，卷（期）: 2020,（22）
• 所属期刊栏目: 研究与开发
• 页码范围: 3-8
• 页数: 6页
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-1423.2020.22.001

摘要

乳腺癌亚型的分类对乳腺癌的诊断和预后起着关键性的作用.针对目前还缺乏识别乳腺癌病理图像的深度学习模型,提出一种基于改进的深度卷积神经网络的乳腺癌病理图像识别模型.通过构建小尺寸病理图像数据集,训练深度卷积神经网络,达到对乳腺癌分子亚型进行智能识别的目的 .将该模型与其他经典的深度学习模型进行对比,在乳腺癌分子亚型的分类工作上,该模型有更加好的识别性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄军豪		1	0	0.0	0.0
2	廖天驰		1	0	0.0	0.0