计算机工程与应用 ›› 2020, Vol. 56 ›› Issue (13): 1-11.DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2001-0220
李华,杨嘉能,刘凤,南方哲,钱育蓉
LI Hua, YANG Jianeng, LIU Feng, NAN Fangzhe, QIAN Yurong
摘要:
准确、高效的乳腺癌病理图像分类是计算机辅助诊断的重要研究内容之一。随着机器学习技术的发展,深度学习日渐成为一种有效的乳腺癌病理图像分类处理方法。分析了乳腺癌病理图像分类方法及目前存在的问题;介绍了四种相关的深度学习模型,对基于深度学习的乳腺癌病理图像分类方法进行梳理,并通过实验对比分析现有模型的性能;最后对乳腺癌病理图像分类的关键问题进行了总结,并讨论了未来研究的发展趋势。