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联合多视角Transformer编码与在线融合互学习的乳腺癌病理图像分类模型
被引量：
1
1
作者
李广丽
叶艺源
+3 位作者
吴光庭
李传秀
吕敬钦
张红斌
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第7期2369-2381,共13页
乳腺癌是女性最常见的癌症.单一网络在乳腺癌病理图像分类中存在缺陷,卷积神经网络无法提取全局上下文,而Transformer不能准确描述局部细节.本文提出联合多视角Transformer编码与在线融合互学习的乳腺癌病理图像分类模型(Multi-View Tra...
乳腺癌是女性最常见的癌症.单一网络在乳腺癌病理图像分类中存在缺陷,卷积神经网络无法提取全局上下文,而Transformer不能准确描述局部细节.本文提出联合多视角Transformer编码与在线融合互学习的乳腺癌病理图像分类模型(Multi-View Transformer Online Fusion Mutual Learning,MVT-OFML).采用ResNet-50(Residual Network-50)提取图像局部特征,设计多视角Transformer编码模块,捕获图像中全局上下文;联合Logits和中间特征层构建OFML框架,实现ResNet-50与多视角Transformer编码模块间双向传递知识,使2个网络优势互补以完成乳腺癌病理图像分类.实验表明,在BreakHis和BACH数据集上,MVT-OFML的准确率比最强基线分别提升0.90%和2.26%,F1均值比最强基线分别提升4.75%和3.21%.
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关键词
乳腺癌
病理图像分类
多视角Transformer
卷积神经网络
在线融合互学习
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职称材料
题名
联合多视角Transformer编码与在线融合互学习的乳腺癌病理图像分类模型
被引量：
1
1
作者
李广丽
叶艺源
吴光庭
李传秀
吕敬钦
张红斌
机构
华东交通大学信息工程学院
华东交通大学软件学院
出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第7期2369-2381,共13页
基金
国家自然科学基金(No.62161011)
江西省重点研发计划重点项目(揭榜挂帅)(No.20223BBE51036)
+3 种基金
江西省自然科学基金(No.20212BAB202006)
江西省社科规划项目(No.22TQ01)
江西省教育厅科技项目(No.GJJ200628,No.GJJ2200639)
江西省研究生创新基金(No.YC2022-s546)~~。
文摘
乳腺癌是女性最常见的癌症.单一网络在乳腺癌病理图像分类中存在缺陷,卷积神经网络无法提取全局上下文,而Transformer不能准确描述局部细节.本文提出联合多视角Transformer编码与在线融合互学习的乳腺癌病理图像分类模型(Multi-View Transformer Online Fusion Mutual Learning,MVT-OFML).采用ResNet-50(Residual Network-50)提取图像局部特征,设计多视角Transformer编码模块,捕获图像中全局上下文;联合Logits和中间特征层构建OFML框架,实现ResNet-50与多视角Transformer编码模块间双向传递知识,使2个网络优势互补以完成乳腺癌病理图像分类.实验表明,在BreakHis和BACH数据集上,MVT-OFML的准确率比最强基线分别提升0.90%和2.26%,F1均值比最强基线分别提升4.75%和3.21%.
关键词
乳腺癌
病理图像分类
多视角Transformer
卷积神经网络
在线融合互学习
Keywords
breast cancer
pathological image classification
multi-view Transformer
convolution neural network
online fusion mutual 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
联合多视角Transformer编码与在线融合互学习的乳腺癌病理图像分类模型
李广丽
叶艺源
吴光庭
李传秀
吕敬钦
张红斌
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
1
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