针对乳腺癌组织病理学图像分类准确度较低的问题，结合卷积神经网络Dense Net和SENet的优点，提出SE-DenseNet网络结构用于乳腺癌组织病理学图像分类.该方法可在特征提取过程中实现对特征信息的重新标定，有效缓解梯度消失问题.结果表明，在BreaKHis数据集上的分类准确度可高达94.21%，能为临床诊断、治疗和预后提供有价值的参考.
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