基于卷积神经网络与显微高光谱的胃癌组织分类方法研究

为了探究高光谱技术在胃癌组织病理诊断中的应用,将高光谱成像与显微系统结合,采集胃部切片组织的高光谱图像。针对胃癌组织与胃部正常组织在410~910 nm波段的光谱特性差异,提出了一种基于卷积神经网络模型的胃癌组织分类方法,对原始光谱进行S-G平滑和一阶导数等预处理,通过分析光谱数据的特点和模型的分类效率,确定了最佳的网络结构及参数。实验结果表明:该模型对胃部癌变和正常组织的分类准确率为96.53%,鉴别胃癌组织的灵敏度和特异性分别达到94.29%和97.14%;相比于浅层学习方法,卷积神经网络模型能够充分提取癌变组织的深层光谱特征,同时能有效避免过拟合现象。将深度学习理论与显微高光谱结合的方法