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摘要:
为解决由于染色差异造成的组织病理学图片良性、恶性检测精度下降的问题,提出一种基于染色风格归一化算法的数据集预处理框架.搭建图片转换网络和损失函数网络,在训练时,联合内容图片和目标染色图片构建损失函数,通过对大量内容图片进行训练,将目标染色图片的染色风格编码在模型的权重之中;在运行时,该模型可以使输入的图片在保持原有病理学样式的情况下达到染色分布的统一.实验结果表明,经该框架处理后的数据集有着更加集中的色彩空间,使用处理后数据集训练得到的模型有着更高的分类精度.
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文献信息
篇名 基于SSN的数据集预处理框架
来源期刊 计算机工程与设计 学科
关键词 染色差异 组织病理学 染色风格归一化 预处理框架 病理学样式 色彩空间
年,卷(期) 2021,(8) 所属期刊栏目 智能技术|Intelligent Technology
研究方向 页码范围 2341-2349
页数 9页 分类号 TP391.41
字数 语种 中文
DOI 10.16208/j.issn1000-7024.2021.08.033
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研究主题发展历程
节点文献
染色差异
组织病理学
染色风格归一化
预处理框架
病理学样式
色彩空间
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
计算机工程与设计
月刊
1000-7024
11-1775/TP
大16开
北京142信箱37分箱
82-425
1980
chi
出版文献量(篇)
18818
总下载数(次)
45
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161677
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