基于改进EfficientNet的乳腺肿瘤诊断OACSCDCSTPCD
Diagnostic of breast tumors based on improved EfficientNet
乳腺肿瘤严重影响女性的身心健康.病理学图像分析是医生诊断乳腺肿瘤的一个重要方法,不同类型肿瘤细胞的结构具有高度的相关性,这使得常规方法的诊断不易进行.改进的EfficientNet被用来诊断乳腺肿瘤,其使网络模型能自动学习疾病的特征并提高乳腺肿瘤诊断的准确率.基于此,首先,采用卷积块注意力模型提取乳腺肿瘤病理图像的有效特征;其次,引入分组卷积和通道混洗操作来提高模型的特征表达能力;再次,利用Hard-Swish激活函数提升模型的收敛速度;最后,实…查看全部>>
Breast tumors adversely affect the holistic well-being of women.Histopathological images are a critical sub-stantiation for doctors to diagnose breast tumor types.The structure of various types of tumor cells exhibits significant correlations,thereby posing challenges to the diagnosis using conventional methods.In this work,the enhanced Efficient-Net was employed for the diagnosis of breast tumors,which enabled the network model to learn the features of the …查看全部>>
方祯祺;李雪;莫红
长沙理工大学电气与信息工程学院,湖南 长沙 410114长沙理工大学电气与信息工程学院,湖南 长沙 410114长沙理工大学电气与信息工程学院,湖南 长沙 410114
计算机与自动化
乳腺肿瘤EfficientNet图像分类卷积神经网络
breast tumorEfficientNetimage classificationconvolutional neural network
《智能科学与技术学报》 2023 (4)
505-514,10
国家自然科学基金项目(No.61473048)The National Natural Science Foundation of China(No.61473048)
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