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自适应小数据集乳腺癌病理组织分类研究
被引量：
2
1
作者
和青芳
王慧
程光
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2021年第S01期67-73,84,共8页
针对乳腺癌病理组织图像数据普遍存在数据集规模小、良性和恶性样本数量分布不均衡、自动识别精度低的现状,利用深度可分离卷积、小卷积核堆叠、增深降维等技术,结合文中提出的"SoftMax+WF"设计具备合理深度和宽度、适应小数...
针对乳腺癌病理组织图像数据普遍存在数据集规模小、良性和恶性样本数量分布不均衡、自动识别精度低的现状,利用深度可分离卷积、小卷积核堆叠、增深降维等技术,结合文中提出的"SoftMax+WF"设计具备合理深度和宽度、适应小数据集、轻型的病理组织图像分类模型。在图像旋转、扭曲等传统增强数据方法基础上,采用随机不重复裁切法均衡良、恶性样本数量并扩充数据集。针对训练集中难以聚类的样本,提出"弱特征"概念、"弱特征"样本提取算法和自适应调整、二次训练算法改进模型训练。在参数设置和运行环境相同的条件下,进行8组比对实验,模型的准确率、敏感度、特异度均可达97%以上。实验结果证明文中设计的模型性能稳定,对小数据集和不均衡数据集具有较好的包容性和适应性。
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关键词
乳腺癌病理组织图像
自适应小数据集
弱特征
卷积神经网络
深度可分离卷积
深度学习
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职称材料
题名
自适应小数据集乳腺癌病理组织分类研究
被引量：
2
1
作者
和青芳
王慧
程光
机构
北京联合大学计算机技术研究所
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2021年第S01期67-73,84,共8页
基金
北京市自然科学基金(L191006)
北京联合大学科研项目(XP202021)。
文摘
针对乳腺癌病理组织图像数据普遍存在数据集规模小、良性和恶性样本数量分布不均衡、自动识别精度低的现状,利用深度可分离卷积、小卷积核堆叠、增深降维等技术,结合文中提出的"SoftMax+WF"设计具备合理深度和宽度、适应小数据集、轻型的病理组织图像分类模型。在图像旋转、扭曲等传统增强数据方法基础上,采用随机不重复裁切法均衡良、恶性样本数量并扩充数据集。针对训练集中难以聚类的样本,提出"弱特征"概念、"弱特征"样本提取算法和自适应调整、二次训练算法改进模型训练。在参数设置和运行环境相同的条件下,进行8组比对实验,模型的准确率、敏感度、特异度均可达97%以上。实验结果证明文中设计的模型性能稳定,对小数据集和不均衡数据集具有较好的包容性和适应性。
关键词
乳腺癌病理组织图像
自适应小数据集
弱特征
卷积神经网络
深度可分离卷积
深度学习
Keywords
breast cancer
pathological
tissue
images
Adaptive
small
data
sets
Weak
features
Convolutional
neural
networks
Deep
separable
convolution
Deep
learning
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
自适应小数据集乳腺癌病理组织分类研究
和青芳
王慧
程光
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2021
2
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