面向WSI的乳腺病理亞型分類研究

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摘要：為實(shí)現(xiàn)乳腺病理WSI圖像的精準(zhǔn)分類，提出了一種基于混合連接的門控卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類方法。搭建了局部殘差連接和全局稠密連接的混合模塊，將壓縮激活門控單元嵌入混合模塊，建立了混合模塊與過渡層交替連接的骨干網(wǎng)絡(luò)。結(jié)合基于四叉樹分割的圖像數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法訓(xùn)練模型，基于BreastSet臨床數(shù)據(jù)集的實(shí)驗(yàn)結(jié)果得出，該方法的圖像級(jí)、患者級(jí)和病理級(jí)準(zhǔn)確率分別達(dá)到92.24%、92.83%和92.18%，相較其他方法，其準(zhǔn)確率提高，參數(shù)量和計(jì)算量降低，更具有臨床應(yīng)用價(jià)值。（剩余20736字）