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全连接条件随机场文献资料
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深度学习图像分割算法在胃癌病理切片中的可行性分析
目的 采用基于深度学习的胃癌病理切片分割算法实现对癌症区域的识别.方法 以U-Net网络为基本架构设计更深层次的胃癌病理切片分割算法模型Deeper U-Net (DU-Net) .采用区域重叠分割法将数据集分割成若干小块图片, 然后利用预先训练好的DU-Net网络模型对分割的小图片块进行初次分割, 并使用图片分类器清除假阳性样本, 重新合成新样本.采用重复学习的方法使用新样本进行多次重复训练, 将得到的结果应用全连接条件随机场 (CRF) 进行后续处理.终得到胃癌分割图片并验证结果.结果 经过3次重复学习后, DU-Net网络模型的平均精度为91.5％, 平均交叉联合度量 (IoU) 为88.4％;相比于未经重复学习的基础DU-Net模型, 其平均精度提升了5.6％, 平均IoU提升了2.9％.结论 基于深度学习的胃癌病理切片分割算法实现了精准的分割, 提高了模型的泛化能力和鲁棒性, 可用于辅助胃癌病理诊断.
