基于深度学习的甲状腺癌病理图像分级方法
Chinese Journal of Medical Physics（2023）
摘要
针对日益增长的甲状腺癌早期诊断的需求,基于深度学习方法,在EfficientNet网络的基础上结合CA注意力机制,进行甲状腺癌病理图像自动分级方法研究.实验结果显示,CA-EfficientNet网络模型的精确率达到96.6％,证明了基于CA-EfficientNet网络的甲状腺癌病理图像自动分级算法的先进性,基于该算法实现的自动辅助诊断系统具有实际应用性,可有效降低病理医生工作负担,并降低因疲劳等主观因素造成的人工诊断误诊率.
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