基于深度学习的甲状腺淋巴结转移癌病理诊断方法

彭雅琴; 成孝刚; 黄文斌

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基于深度学习的甲状腺淋巴结转移癌病理诊断方法

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cqvip:为了自动化识别甲状腺淋巴结转移癌,提出了多任务中心的深度学习诊断方法。以卷积神经网络算法为基础构造了镜下结构观察任务中心和镜下细胞观察任务中心,以模拟完整的镜下诊断过程,而且各中心的观察因素呈多样性;诊断任务中心采用的是多因素下的直觉模糊集诊断方式,从而综合给出诊断结果。该方法完整地模拟了病理医生的显微镜下分析过程,实验结果表明了该方法的有效性,甲状腺淋巴结转移癌的识别率结果令人满意。

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来源
《科学技术与工程》 |2019年第29期|184-187|共4页
作者
彭雅琴; 成孝刚; 黄文斌;
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作者单位

三江学院计算机科学与工程学院南京 210012;

南京邮电大学通信与信息工程学院南京210003;

南京市医科大学附属南京医院病理科南京210006;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TP391.41;
关键词
卷积神经网络; 深度学习; 直觉模糊集; 病理;

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