基于深度学习的乳腺癌分类源代码及数据集

简介：
本项目提供了一套基于深度学习技术的乳腺癌分类解决方案，包括训练模型所需的数据集和源代码。旨在帮助研究人员和医疗工作者提高乳腺癌诊断效率与准确性。 浸润性导管癌（IDC）是乳腺癌中最常见的类型之一。病理学家在对整个组织样本进行侵袭性分级时，通常会关注包含 IDC 的区域。因此，在自动侵袭性分级的预处理步骤中，划定整个组织切片中的 IDC 区域是一个重要环节。 数据集中共有162张乳腺癌（BCa）标本的完整组织切片图像，扫描倍率为40倍。从中提取了277,524个大小为50x50像素的小块图像，其中198,738个小块是非IDC区域，而78,786个小块是IDC阳性区域。每个小块的文件名格式如下：u_xX_yY_classC.png —— 例如，10253_idx5_x1351_y1101_class0.png。其中，“u”代表患者ID（如“10253_idx5”），x和y分别表示小块裁剪位置的横纵坐标值；而C则表示类别，数字为0时意味着非IDC区域，为1时表示该小块属于IDC阳性。