Oct, 2023

类别特定数据增强：弥合多类乳腺癌分类的不平衡

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TL;DR乳腺癌是妇女中最常见的癌症，也可见于男性，并在每年新诊断的癌症中占比超过十分之一，是妇女癌症死因的第二大常见原因。本研究采用了类别层级数据增强的方法，通过改善少数类别的检测率，使用结构保持染色归一化技术对血红蛋白和嗜酸性染剂染色的图像进行类别层级数据增强，并基于转移学习的 ViTNet 模型进行深度学习的多类别分类，以将乳腺癌图像分为良性和四种不同的恶性亚型，从而提高对乳腺癌患者的分类精度和降低乳腺癌相关的死亡率。
发现论文，激发创造
  • 通过对血红蛋白和嗜酸性染色组织学图像进行迁移学习改进乳腺癌诊断

    通过使用最新的 BRACS 组织学（H＆E 染色）图像数据集中的感兴趣区域（ROI）图像，我们使用不同的预训练深度学习模型，在处理图像时应用了数据增强、上采样和数据集拆分策略，最终达到了 96.2％的 f1-score，显著提高了乳腺癌肿瘤的早期诊断和鉴别，尤其是不典型和恶性肿瘤，从而改善患者预后并降低患者死亡率。

    Sep, 2023

  • 基于深度迁移学习的乳腺癌图像分类方法

    提出了一种结合深度学习和迁移学习的乳腺癌图像分类模型算法，解决了有限样本、耗时的特征设计和低准确率的问题。这个算法基于深度神经网络的 DenseNet 结构，通过引入注意机制构建网络模型，并使用多级迁移学习对增强的数据集进行训练，实验结果表明，该算法在测试集上达到了 84.0％以上的效率，与之前的模型相比显著提高了分类准确度，适用于医疗乳腺癌检测任务。

    Apr, 2024

  • 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

  • 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

  • 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

  • 乳腺癌检测与诊断：深度学习架构的现状比较研究

    本研究研究了应用深度学习模型和新兴模型 “Vision Transformer (ViT)” 进行乳腺癌的检测与诊断，结果表明 ViT 模型在准确性和效率方面均优于其他 CNN 架构，实现了 95.15％的准确率。

    May, 2023

  • 基于迁移学习的乳腺癌组织病理图像检测深度分析

    本研究使用 2453 个组织病理学图像数据集，分离有侵袭性导管癌（IDC）和无 IDC 的数据，分析了预训练的深度迁移学习模型如 ResNet50、ResNet101、VGG16 和 VGG19 在检测乳腺癌方面的应用，研究发现 ResNet50 模型的准确率可达 90.2％，曲线下面积（AUC）率为 90.0％，召回率为 94.7％，不适当损失为 3.5％。

    Apr, 2023

  • 利用自动增强和搜索优化技术改进基于 Transformer 的乳腺癌诊断分割

    这篇论文介绍了一种将自动图像增强选择（RandAugment）与搜索优化策略（基于树的 Parzen 估计器）相结合的方法，用于确定图像增强数量和相关增强参数的最佳值，从而提高分割性能。在乳腺癌组织切片中经过实证验证后，我们的结果表明，这种方法使得分割模型对组织切片变异更具弹性，同时保持高水平的分割性能，并在与以往研究相比较时显示出改善的肿瘤类别分割。

    Nov, 2023

  • 卷积神经网络委员会用于黑色素瘤分类，结合传统和专家知识的图像转换数据增强

    本研究以 ISBI 2017 黑色素瘤分类挑战为背景，通过人工增强图像数据和 CNN 模型委员会的方法来提高皮肤癌早期检测的准确率和分类器的稳定性。

    Feb, 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