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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
被引量：
2
1
作者
彭雅琴
成孝刚
黄文斌
《科学技术与工程》
北大核心
2019年第29期184-187,共4页
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...
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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关键词
卷积神经网络
深度学习
直觉模糊集
病理
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题名
基于深度学习的甲状腺淋巴结转移癌病理诊断方法
被引量：
2
1
作者
彭雅琴
成孝刚
黄文斌
机构
三江学院计算机科学与工程学院
南京
邮电
大学
通信与信息工程学院
南京市医科大学附属南京医院病理科
出处
《科学技术与工程》
北大核心
2019年第29期184-187,共4页
基金
国家重点基础研究发展计划(973计划)(2005CB321901)
江苏省重点研发计划重点项目(BE2016001-3)
江苏省高校自然科学基金(17KJB520032)资助
文摘
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。
关键词
卷积神经网络
深度学习
直觉模糊集
病理
Keywords
convolutional neural networks
deep learning
intuitionistic fuzzy set
pathology
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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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
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
《科学技术与工程》
北大核心
2019
2
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