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摘要
本文将在结合了乳腺癌病理切片图像诊断方式和乳腺癌检测相关研究的基础上,构建基于深度学习的乳腺癌检测模型。此模型可用于检测四类乳腺情况:未患癌、良性癌、浸润性乳腺癌和恶性乳腺癌。首先对数据集中乳腺癌病理切片图像进行降维预处理,本文采用PCA(Principal Component Analysis)降维处理图像的方式。由于预处理后的图像依旧过大,降低计算机检测乳腺癌的效率,因此本文设计对预处理后的图像采用抽样的方法在每张图像中抽取大小相同且数量一样的图像块作为图像块集参与接下来的乳腺癌检测。然后将块集中的图像分为两部分,一部分作为基于深度学习设计出图像分类器对图像块集进行分类训练,另一部分作为测试集进行模型的测试。最后本文的基于深度学习的乳腺癌检测模型的测试结果进行统计学分析,得出结论本文模型对于检测分类乳腺癌效果显著。
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