基于深度卷积神经网络的胃活检胃癌预测模型研究

王素英; 张慧芝; 桂坤; 陈炳宪

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基于深度卷积神经网络的胃活检胃癌预测模型研究

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摘要

本文研究一种计算机深度学习方法,该方法从胃活检数字病理图像中,定位癌变组织并预测患癌概率,提高病理医生工作效率及诊断准确率。采用深层卷积神经网络,训练并预测胃活检数字病理图像各图块的患癌概率。基于此模型预测整张数字病理图像的癌变热力图,从热力图中提取切片级分类特征,预测切片级患癌概率。实验结果显示,基于图块的分类AUC为0.95,切片级别的癌症诊断分类AUC为0.91。实验证明预测方法可进行胃镜活检切片的辅助诊断。

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来源
《电子技术与软件工程》 |2021年第21期|P.99-103|共5页
作者
王素英; 张慧芝; 桂坤; 陈炳宪;
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作者单位

宁波市临床病理诊断中心浙江省宁波市315000;

宁波市临床病理诊断中心浙江省宁波市315000;

杭州智团信息技术有限公司浙江省杭州市310052;

杭州智团信息技术有限公司浙江省杭州市310052;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类肿瘤学;
关键词
深度卷积神经网络; 数字病理; 胃癌预测;

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