【摘 要】
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针对宫颈细胞病理自动筛查问题,提出一种基于深度卷积神经网络的智能辅助诊断方法。首先采用基于改进UNet深度卷积神经网络模型的语义分割方法,检测出宫颈细胞病理涂片扫描图
【机 构】
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四川大学华西第二医院病理科,四川大学出生缺陷与相关妇儿疾病教育部重点实验室,电子科技大学计算机科学与工程学院
【基金项目】
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四川省重点实验室开放基金(No.2017LF3008);广东省应用型研发重大专项基金(No.2015BD10131002)~~
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针对宫颈细胞病理自动筛查问题,提出一种基于深度卷积神经网络的智能辅助诊断方法。首先采用基于改进UNet深度卷积神经网络模型的语义分割方法,检测出宫颈细胞病理涂片扫描图像中的细胞（粘连簇团）区域。接着,利用VGG 16深度卷积神经网络模型,结合迁移学习技术,对检测出的细胞（粘连簇团）区域进行精确识别。为了提高深度卷积神经网络模型的性能,在进行细胞（粘连簇团）区域检测、识别的过程中,采用了数据增强技术。同时,针对该领域相关研究缺乏宫颈细胞病理液基涂片扫描图像数据集的问题,我们收集四川大学华西附二院的典型LCT
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