基于深度学习方法的乳腺癌图像分类研究

• 作者: 王楚
• 来源期刊: 长江信息通信
• 关键词: 深度学习 迁移学习 乳腺癌 图像识别 早期诊断
• 年，卷（期）: 2020,（12）
• 所属期刊栏目: 信息工程
• 页码范围: 87-90
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.41
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-1131.2020.12.024

摘要

乳腺癌是全球女性致死率最高的疾病,对女性的健康构成了巨大威胁.使用深度学习方法进行早期诊断是目前很有潜力的研究方向.但是,常用的乳腺癌数据集存在数据量过小的问题,会影响最终的诊断结果.为了解决这个问题并获得更好的分类能力,对原始数据集进行数据增强,并结合迁移学习的方法缓解过拟合,实验结果表明准确率能达到94.3％,具有较好的鲁棒性和泛化能力.