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利用深度学习进行乳腺癌病理图像的自动分类

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简介：
本研究运用深度学习技术，旨在开发一种高效、准确的算法模型，用于乳腺癌病理图像的自动化分类，以提高早期诊断和治疗效率。 乳腺癌病理图像的自动分类在临床应用中有重要意义。基于人工提取特征的传统分类算法存在需要专业知识、耗时费力以及难以获取高质量特征等问题。为此，我们采用了一种改进的深度卷积神经网络模型来实现乳腺癌病理图像的自动化分类，并通过数据增强和迁移学习方法有效避免了由于样本量限制导致的过拟合问题。实验结果显示，该方法具有91%的识别率，并且表现出良好的鲁棒性和泛化能力。

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  • 利用深度学习进行乳腺癌病理图像的自动分类
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    本研究运用深度学习技术，旨在开发一种高效、准确的算法模型，用于乳腺癌病理图像的自动化分类，以提高早期诊断和治疗效率。 乳腺癌病理图像的自动分类在临床应用中有重要意义。基于人工提取特征的传统分类算法存在需要专业知识、耗时费力以及难以获取高质量特征等问题。为此，我们采用了一种改进的深度卷积神经网络模型来实现乳腺癌病理图像的自动化分类，并通过数据增强和迁移学习方法有效避免了由于样本量限制导致的过拟合问题。实验结果显示，该方法具有91%的识别率，并且表现出良好的鲁棒性和泛化能力。
     
  • 利用人工神经网络进行乳腺癌检测：在Matlab GUI中运用深度学习预测乳腺癌
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    本研究探讨了基于MATLAB GUI的人工神经网络在乳腺癌检测中的应用，通过深度学习技术提高乳腺癌早期诊断的准确性。 使用人工神经网络进行乳腺癌检测：基于Matlab的GUI利用深度学习预测乳腺癌。
     
  • 基于改良ResNeXt的乳腺癌组织病理图像分类
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    本研究提出了一种改进版的ResNeXt模型，应用于乳腺癌组织病理图像的自动分类，旨在提高诊断准确性和效率。 为了实现对乳腺癌组织病理图像的准确自动分级，提出了一种改进的卷积神经网络方法。该方法依次引入了两种不同的卷积结构以提高网络识别病理图像的能力。 首先，采用深度残差网络（ResNeXt）作为基础模型，并用八度卷积（OctConv）替代传统卷积层，在特征提取阶段减少了冗余信息，提高了对细节特征的捕捉效果。其次，使用异构卷积（HetConv）替换部分的传统卷积层，以减少训练参数的数量。 针对数据样本较少导致的过拟合问题，提出了一种基于图像分块思想的数据增强方法来解决这一挑战。 实验结果显示，在四分类任务中该模型在图像级别的准确率达到91.25%，证明了所设计网络具有较高的识别率和良好的实时性。
     
  • 皮肤癌：利用Pytorch进行皮肤病变的深度学习分类
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    本研究采用PyTorch框架，运用深度学习技术对皮肤图像数据进行分析，旨在提高皮肤癌早期诊断的准确性。 使用Pytorch进行深度学习以分类皮肤病变来诊断皮肤癌。
     
  • 关于利用机器学习分类器技术进行乳腺癌分类的研究论文
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    本研究运用先进的机器学习算法开发了一种高效的乳腺癌分类模型，旨在提高诊断准确性和效率。通过分析大量临床数据，该模型展现了在区分良恶性肿瘤方面的卓越性能，为乳腺癌早期检测和治疗提供了有力工具。 癌症是导致人类死亡的主要原因之一，其中乳腺癌（BC）在女性中的发病率较高。据估计，在一个女人的一生中大约有八分之一的人会被诊断出患有乳腺癌。如果能够尽早发现并确诊乳腺癌，则可以更容易地进行治疗和管理。 本研究采用多种机器学习技术来识别是否患有乳腺癌的患者，具体使用了支持向量机（SVM）、k最近邻算法（k-NN）、朴素贝叶斯分类器（NB）、决策树（DT）以及逻辑回归模型（LR）。在对威斯康星州诊断性乳腺癌数据集进行分析之前，我们还进行了预处理阶段，并应用五倍交叉验证方法来评估不同分类器的性能。通过混淆矩阵和准确率、敏感度及特异性的指标衡量了这些技术的表现。 最终研究结果显示，在经过标准化后的数据集中，支持向量机（SVM）模型表现出最佳效果，其准确性达到了99.12%。
     
  • 基于深度学习的乳腺癌分类源代码及数据集
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    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。
     
  • 乳腺癌预测：利用多种公开数据集及深度学习方法进行癌症预测
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    本研究运用深度学习技术，结合多个公开数据集，旨在提升乳腺癌预测模型的准确性和可靠性，助力早筛早诊。 使用各种公共数据集和深度学习技术来预测乳腺癌。
     
  • 乳腺癌分类-源码
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    本项目旨在提供一套用于乳腺癌分类的算法代码库，涵盖多种机器学习模型与数据预处理方法，助力研究人员深入分析和理解乳腺癌病理特征。 乳腺癌分类问题陈述： 根据多种观察/特征预测癌症诊断是良性还是恶性使用了30个功能，例如： - 半径（从中心到周长上的点的距离的平均值） - 纹理（灰度值的标准偏差） - 周长 - 区域 - 平滑度（半径长度的局部变化） - 紧凑度（周长^ 2 /面积 -1.0） - 凹度（轮廓凹部的严重程度） - 凹点（轮廓上凹部分的数量） - 对称性 - 分形维数（“海岸线近似值” -1） 数据集可使用所有30种输入功能进行线性分离，实例数量为569个。等级分配：212恶性，357良性。 目标类别： - 恶性 - 良性 算法支持向量机使用的图书馆包括numpy、pandas、matplotlib、seaborn和sklearn。 数据可视化使用了各种图表类型如对图、计数图以及散点图等。