基于深度学习的甲状腺淋巴结转移癌病理诊断方法
DOI:
作者:
作者单位:

1.三江学院;2.南京邮电大学;3.南京市医科大学附属南京医院病理科

作者简介:

通讯作者:

中图分类号:

TP391.41

基金项目:

国家重点基础研究发展计划(973计划)(2005CB321901)、江苏省重点研发计划重点项目(BE2016001-3)、江苏省高校自然科学基金(17KJB520032)


Pathological Diagnostic Method of Thyroid Lymph Node Metastases Based on Deep Learning
Author:
Affiliation:

Sanjiang University

Fund Project:

The?National?Basic?Research?Program?(973)(2005CB321901) The Natural Science Foundation of the Jiangsu Higher Education Institutions of China(BE2016001-3)Primary Research and Development Plan of Jiangsu Province?((17KJB520032))

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    摘要:

    为了自动化识别甲状腺淋巴结转移癌,提出了多任务中心的深度学习诊断方法。以卷积神经网络算法为基础构造了镜下结构观察任务中心和镜下细胞观察任务中心,以模拟完整的镜下诊断过程,而且各中心的观察因素呈多样性;诊断任务中心采用的是多因素下的直觉模糊集诊断方式,从而综合给出诊断结果。该方法完整地模拟了病理医生的显微镜下分析过程,实验结果表明了该方法的有效性,甲状腺淋巴结转移癌的识别率结果令人满意。

    Abstract:

    In order to automatically identify thyroid lymph node metastases, a deep leaning pathology diagnosis of multitask centers was proposed. The structure observation task center under the microscope and the cell observation task center under the microscope were constructed based on the convolution neural network algorithm, which used to simulate the complete diagnosis process, and the observation factors of center are various. The intuitionistic fuzzy set was used to give the comprehensive diagnosis results.SThe method simulates the whole diagnostic process of doctors, the experimental result shows that the method is effective and the recognition rate of thyroid lymph node metastases is satisfactory.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

彭雅琴,成孝刚,黄文斌. 基于深度学习的甲状腺淋巴结转移癌病理诊断方法[J]. 科学技术与工程, 2019, 19(29): 184-187.
PENG Ya-qin, CHENG Xiao-gang, HUANG Wen-bin. Pathological Diagnostic Method of Thyroid Lymph Node Metastases Based on Deep Learning[J]. Science Technology and Engineering,2019,19(29):184-187.

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  • 收稿日期:2019-03-13
  • 最后修改日期:2019-05-17
  • 录用日期:2019-06-03
  • 在线发布日期: 2019-10-25
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