Mar, 2018

乳腺癌组织学图像分类的两级卷积神经网络

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TL;DR此论文研究了乳腺组织的分类问题，提出了一种基于卷积神经网络的 “补丁 - 图像” 分类方法，并利用 ICIAR2018 数据集进行验证，在验证数据集上获得了 95% 的分类精度。
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发现论文，激发创造
  • 用于乳腺癌组织学图像分类的分层 ResNeXt 模型

    介绍了一种分层卷积神经网络系统来对乳腺癌组织学图像进行四种病理分类，使用 BACH 挑战数据集进行评估，测试集上的准确率达到了 0.99，在 BACH 的挑战测试中取得了 0.81 的准确率，排名第八。

    Oct, 2018

  • 深度卷积神经网络用于乳腺癌组织学图像分析

    本研究基于深度卷积神经网络开发了计算方法，用于乳腺癌组织病理图像分类，包括四类和两类（用于检测癌变）分类任务，在高灵敏度操作点上，我们报告了 93.8% 的准确性，97.3% 的 AUC 和 96.5/88.0% 的敏感性 / 特异性，超过了其他常见的自动组织病理学图像分类方法。

    Feb, 2018

  • 用卷积胶囊网络对乳腺癌组织学图像进行分类

    本文提出了一个基于卷积胶囊网络的深度学习解决方案，能够对通过血红蛋白和欧辛染色的乳腺组织活检的四种图像类型进行分类，表现出非常高的准确性和敏感性。

    Apr, 2018

  • 卷积神经网络对癌症细胞病理学图像的分类：以乳腺癌为例

    该研究介绍了使用卷积神经网络（CNN）对病理图像进行快速分类的方法，旨在提高乳腺病理图像检测的效率。研究采用了 Inceptionv3 架构和迁移学习算法提取病理图像特征，并引入图像分割概念处理高分辨率图像。通过三种算法：求和、乘积和最大值，聚合每个图像块的分类概率，实验证明该方法有效地提高了乳腺癌病理图像分类的准确性。

    Apr, 2024

  • 使用密集连接卷积网络评估乳腺癌组织学

    探讨利用密集连接卷积神经网络进行乳腺癌计算机辅助诊断中的组织学图像分类和全扫描图像分割的可行性。采用迁移学习，应用于 2018 年乳腺癌组织学图像大挑战的数据集，并研究不同方法。

    Apr, 2018

  • 上下文感知的叠式卷积神经网络用于对全幅组织病理学图像中的乳腺癌进行分类

    本文提出一种上下文感知的堆叠卷积神经网络模型，用于对乳腺癌组织 WSI 的细胞级信息进行分类，成功实现对病理组织的诊断和分类。

    May, 2017

  • 深度学习在乳腺癌组织学分类中的应用

    本研究利用深度学习方法，通过提取细胞核密度区域进行分类，通过 fine-tuning 原始的 Inception-v3 卷积神经网络，从而达到了对四种类型的 H&E 染色乳腺组织图像进行分类，并获得了高达 85% 的整体精确度和 93% 的癌症诊断精确度。

    Feb, 2018

  • 乳腺癌组织病理图像分类的双重迁移学习

    该论文提出了一种基于迁移学习和支持向量机分类器的方法，用于对乳腺癌组织病理学图像进行分类，实现了除去不相关区域从而提高分类准确率的目的，相较于现有技术，在 4 个乳腺癌放大倍数中，已有三个倍数的方法表现更为优异。

    Apr, 2019

  • GroupMixer：基于补丁的组卷积神经网络在组织病理图像中的乳腺癌检测

    通过将完全卷积神经网络架构与补丁嵌入操作相结合，我们提出了一种高效的用于乳腺癌恶性检测的 CNN 架构，尽管参数数量显著小于其他方法，但在 40x，100x，200x 和 400x 放大倍数下的精度性能指标分别达到 97.65％，98.92％，99.21％和 98.01％。

    Nov, 2023

  • 一种改进的监督对比学习方法在乳腺癌组织学图像分类中的应用

    通过改进监督对比学习方法，结合自监督学习和标签数据，在有限数据情况下提高医学图像处理任务中深度神经网络的分类准确率，特别是在乳腺癌组织病理学图像上实现了 93.63% 的绝对准确度。

    May, 2024