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面向WSI的乳腺病理亚型分类研究

         

摘要

为实现乳腺病理WSI图像的精准分类,提出了一种基于混合连接的门控卷积神经网络分类方法。搭建了局部残差连接和全局稠密连接的混合模块,将压缩激活门控单元嵌入混合模块,建立了混合模块与过渡层交替连接的骨干网络。结合基于四叉树分割的图像数据增强方法训练模型,基于BreastSet临床数据集的实验结果得出,该方法的图像级、患者级和病理级准确率分别达到92.24%、92.83%和92.18%,相较其他方法,其准确率提高,参数量和计算量降低,更具有临床应用价值。

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