基于深度学习的肿瘤细胞病理学研究
杜军1
李雪玉1
周忠磊1
娄惊蛟1
李庆华2
1.山东师范大学物理与电子科学学院 山东济南2503582.齐鲁工业大学(山东省科学院)电气工程与自动化学院 山东济南250353
摘要：近年来,大数据环境下幂级式增长的海量训练样本为癌症的诊断带来了数据资源,同时互联网的发展促进了深度学习开源框架的应用水平,推动了图像数据的精细化自动分类进入深度挖掘阶段.基于深度学习量化的核特征和派生特征可解决肿瘤细胞样本分类问题,因此肿瘤细胞病理学的研究为癌症的早期筛查和准确诊断提供条件.如何学习出更高层次的可视化特征网络模型,以及如何习得快速高效特异性强的新学习方法,需要高判别性、高稳定性及较好鲁棒性的肿瘤细胞自动分类学习算法应于临床诊断治疗中.
关键词：深度学习精细化自动分类可视化特征肿瘤细胞
资助基金：国家自然科学基金(41204025)
论文发表日期：2018-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：4( 2857-2860 )