基于迁移学习的乳腺病理图片分类研究
Research on Classification of Breast Pathology ImagesBased on Transfer Learning作者机构：商洛学院数学与计算机应用学院陕西商洛726000
出 版 物：《微型电脑应用》 (Microcomputer Applications)
年 卷 期：2024年第40卷第8期
页 面：42-45,50页
学科分类：1305[艺术学-设计学（可授艺术学、工学学位）] 13[艺术学] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 0804[工学-仪器科学与技术] 081101[工学-控制理论与控制工程] 0811[工学-控制科学与工程]
摘 要：为了辅助乳腺组织病理性切片的良恶性诊断,使用BreakHis公开数据集进行乳腺组织病理图片分类研究。考虑到数据的染色差异和数量不足,分别进行数据的染色归一化和数据增强预处理;采用迁移学习,将微调后的ResNet 50模型用于对预处理后的数据进行分类,得到最高分类准确率为99.60%的结果;将所得结果与现有研究结果进行比较,证明所提方法对处理乳腺组织图片分类问题具有高效性。
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