【摘 要】
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针对深度卷积神经网络能够有效提取图像深层特征的能力,选择在图像分类工作中表现优异的GoogLeNet和AlexNet模型对胃癌病理图像进行诊断。针对医学病理图像的特点,对GoogLeNe
【机 构】
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北京化工大学信息科学与技术学院,国家转化医学中心（上海）,国家人类基因组南方中心,中国科学院计算技术研究所
【基金项目】
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国家自然科学基金(61472026);国家重点研究发展计划(SQ2017ZX106047);北京市自然科学基金重点项目(4161004);北京市自然科学基金资助项目(5182018)资助;北京市科技计划项目(Z171100000117001);北京市科技计划项目(Z161100000216143)
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针对深度卷积神经网络能够有效提取图像深层特征的能力,选择在图像分类工作中表现优异的GoogLeNet和AlexNet模型对胃癌病理图像进行诊断。针对医学病理图像的特点,对GoogLeNet模型进行了优化,在保证诊断准确率的前提下降低了计算成本。在此基础上,提出模型融合的思想,通过综合不同结构和不同深度的网络模型,来学习更多的图像特征,以获取更有效的胃癌病理信息。实验结果表明,相比原始模型,多种结构的融合模型在胃癌病理图像的诊断上取得了更好的效果。
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