基于深度学习的乳腺癌病理图像自动分类

乳腺癌病理图像的自动分类具有重要的临床应用价值。基于人工提取特征的分类算法，存在需要专业领域知识、耗时费力、提取高质量特征困难等问题。为此，采用一种改进的深度卷积神经网络模型，实现了乳腺癌病理图像的自动分类;同时，利用数据增强和迁移学习方法，有效避免了深度学习模型受样本量限制时易出现的过拟合问题。实验结果表明，该方法的识别率可达到91%，且具有较好的鲁棒性和泛化性