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基于DC-DenseNet的乳腺癌病理图像分类
被引量：
1
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作者
张庙林
帅仁俊
《计算机应用与软件》
北大核心
2023年第4期116-121,共6页
乳腺癌病理图像的自动分类具有重要的临床应用价值。设计一种新颖的卷积神经网络模型(DC-DenseNet),该模型在DenseNet基础上将扩张卷积集成到密集块来实现多尺度的特征提取。此外,还提出一种新的学习率优化器,它不需要复杂的微调学习率...
乳腺癌病理图像的自动分类具有重要的临床应用价值。设计一种新颖的卷积神经网络模型(DC-DenseNet),该模型在DenseNet基础上将扩张卷积集成到密集块来实现多尺度的特征提取。此外,还提出一种新的学习率优化器,它不需要复杂的微调学习率就可以表现出优异的性能。对BACH数据集划分为良性、恶性、原位癌和浸润性癌四个类进行分类预测研究,并将所提的方法与AlexNet、VGG-19、DenseNet161模型进行综合对比。实验结果表明所提方法有效提高了乳腺癌的分类预测精度,在四个类上的平均识别率达到了94.10%。
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关键词
乳腺癌病理图像
图像分类
卷积神经网络
densenet
优化
学习率优化器
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题名
基于DC-DenseNet的乳腺癌病理图像分类
被引量：
1
1
作者
张庙林
帅仁俊
机构
南京工业大学计算机科学与技术学院
出处
《计算机应用与软件》
北大核心
2023年第4期116-121,共6页
基金
国家自然科学基金项目(61701222)。
文摘
乳腺癌病理图像的自动分类具有重要的临床应用价值。设计一种新颖的卷积神经网络模型(DC-DenseNet),该模型在DenseNet基础上将扩张卷积集成到密集块来实现多尺度的特征提取。此外,还提出一种新的学习率优化器,它不需要复杂的微调学习率就可以表现出优异的性能。对BACH数据集划分为良性、恶性、原位癌和浸润性癌四个类进行分类预测研究,并将所提的方法与AlexNet、VGG-19、DenseNet161模型进行综合对比。实验结果表明所提方法有效提高了乳腺癌的分类预测精度,在四个类上的平均识别率达到了94.10%。
关键词
乳腺癌病理图像
图像分类
卷积神经网络
densenet
优化
学习率优化器
Keywords
Breast
cancer
pathological
image
Image
classification
Convolutional
neural
network
densenet
optimization
Learning
rate
scheduler
分类号
TP391.7 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于DC-DenseNet的乳腺癌病理图像分类
张庙林
帅仁俊
《计算机应用与软件》
北大核心
2023
1
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