【摘 要】
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为解决当前乳腺癌影像检测任务中数据样本量少、医学专业性强等问题,提出一种基于难样本挖掘和深度学习的乳腺癌检测方法。以乳腺癌医学图像数据库中含有正负样本的X光影像训练模型,通过改进Mask R-CNN特征金字塔结构对目标区域的高低层特征充分学习,利用难样本挖掘方法对正样本及难负样本进一步筛选,降低患病区域误检率,避免深度学习模型依赖样本量所造成的过拟合问题。实验结果表明,该方法在公开数据集上的检测精
【机 构】
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北方工业大学信息学院,香港理工大学电子与信息工程系,江西师范大学计算机信息工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61371143、61662033),教育部高等教育司产学合作协同育人基金项目(201801121002),全国高等学校计算机教育研究会2019年度课题基金项目(CERACU2019R05),“天诚汇智”创新促教基金项目(2018A03029),2019年度北京市教委基本科研业务费基金项目(110052971921/002)。
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为解决当前乳腺癌影像检测任务中数据样本量少、医学专业性强等问题,提出一种基于难样本挖掘和深度学习的乳腺癌检测方法。以乳腺癌医学图像数据库中含有正负样本的X光影像训练模型,通过改进Mask R-CNN特征金字塔结构对目标区域的高低层特征充分学习,利用难样本挖掘方法对正样本及难负样本进一步筛选,降低患病区域误检率,避免深度学习模型依赖样本量所造成的过拟合问题。实验结果表明,该方法在公开数据集上的检测精度达到85.92%-86.75%,精度提高了3%左右,提高了原检测方法的准确性和鲁棒性。
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