【摘 要】
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乳腺癌组织病理学检查是确诊乳腺癌的“金标准”。基于卷积神经网络的乳腺癌组织病理学图像分类已经成为医学图像处理与分析领域的研究热点之一。自动且精确的乳腺癌组织病理学图像分类在临床上具有重要的应用价值。首先介绍了两个目前广泛应用于乳腺癌组织病理学图像分类的公开数据集及各自的评价标准。然后，重点阐述了卷积神经网络在两个数据集上的研究进展。在描述研究进展的过程中，分析了部分模型准确率较低的原因，并对提升模
【基金项目】
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山东省研究生教育质量提升计划课题（SDYJG19143）； 山东中医药大学2019年教育教学研究重点课题（ZYZ2019009）； 山东中医药大学研究阐释党的十九届四中全会精神专项课题（SZQH202009）～～；
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乳腺癌组织病理学检查是确诊乳腺癌的“金标准”。基于卷积神经网络的乳腺癌组织病理学图像分类已经成为医学图像处理与分析领域的研究热点之一。自动且精确的乳腺癌组织病理学图像分类在临床上具有重要的应用价值。首先介绍了两个目前广泛应用于乳腺癌组织病理学图像分类的公开数据集及各自的评价标准。然后，重点阐述了卷积神经网络在两个数据集上的研究进展。在描述研究进展的过程中，分析了部分模型准确率较低的原因，并对提升模型性能给出了一些建议。最后，讨论了乳腺癌组织病理学图像分类目前存在的问题及对未来的展望。
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