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深度学习在主动脉中膜变性病理图像分类中的应用
被引量：
2
1
作者
孙中杰
万涛
+3 位作者
陈东
汪昊
赵艳丽
秦曾昌
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2021年第1期280-285,共6页
胸主动脉瘤和夹层(TAAD)是严重的心血管疾病之一,而中膜变性(MD)的组织学改变对疾病的诊断及早期干预具有重要的临床意义。针对病理图像的高度复杂性使得MD的诊断过程耗时费力且一致性差的问题,提出了一种基于深度学习的病理图像分类方...
胸主动脉瘤和夹层(TAAD)是严重的心血管疾病之一,而中膜变性(MD)的组织学改变对疾病的诊断及早期干预具有重要的临床意义。针对病理图像的高度复杂性使得MD的诊断过程耗时费力且一致性差的问题,提出了一种基于深度学习的病理图像分类方法,并将其应用于四种MD病变类型以进行性能验证。该方法使用了一种改进的基于GoogLeNet的卷积神经网络模型,首先采用迁移学习来将先验知识应用于TAAD病理图像的表达,然后使用Focal loss和L2正则化来解决数据不平衡问题,从而进一步优化模型性能。实验结果表明,所提模型的平均四分类准确率达到98.78%,表现出较好的泛化性能。可见所提方法可以有效地提升病理学家的诊断效率。
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关键词
深度学习
卷积神经网络
计算机辅助诊断
非炎性主动脉中膜变性
病理图像
下载PDF
职称材料
题名
深度学习在主动脉中膜变性病理图像分类中的应用
被引量：
2
1
作者
孙中杰
万涛
陈东
汪昊
赵艳丽
秦曾昌
机构
北京航空航天大学生物与医学工程学院
北京航空航天大学生物医学工程高精尖创新中心
首都医科大学附属北京安贞医院病理科
北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2021年第1期280-285,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(61876197)
北京市医院管理局临床技术创新项目(XMLX201814)
北京市自然科学基金资助项目(7192105)。
文摘
胸主动脉瘤和夹层(TAAD)是严重的心血管疾病之一,而中膜变性(MD)的组织学改变对疾病的诊断及早期干预具有重要的临床意义。针对病理图像的高度复杂性使得MD的诊断过程耗时费力且一致性差的问题,提出了一种基于深度学习的病理图像分类方法,并将其应用于四种MD病变类型以进行性能验证。该方法使用了一种改进的基于GoogLeNet的卷积神经网络模型,首先采用迁移学习来将先验知识应用于TAAD病理图像的表达,然后使用Focal loss和L2正则化来解决数据不平衡问题,从而进一步优化模型性能。实验结果表明,所提模型的平均四分类准确率达到98.78%,表现出较好的泛化性能。可见所提方法可以有效地提升病理学家的诊断效率。
关键词
深度学习
卷积神经网络
计算机辅助诊断
非炎性主动脉中膜变性
病理图像
Keywords
deep
learning
Convolutional
Neural
Network(CNN)
Computer-Aided
Diagnosis(CAD)
noninflammatory
aortic
medial
degeneration
histopathological
image
分类号
TP391.41 [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
深度学习在主动脉中膜变性病理图像分类中的应用
孙中杰
万涛
陈东
汪昊
赵艳丽
秦曾昌
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2021
2
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