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基于改进的Faster R-CNN的息肉目标检测和分类方法
被引量:
3
1
作者
杨昆
原嘉成
+4 位作者
高聪
孙宇锋
路宇飞
常世龙
薛林雁
《河北大学学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2023年第1期103-112,共10页
为了解决结肠镜下腺瘤性息肉和增生性息肉不易分型的问题,提出一种基于改进的Faster R-CNN的目标检测及息肉分类模型.在数据预处理阶段,对原有的2426张息肉图像(1582张腺瘤性息肉图像,844张增生性息肉图像)通过2种方式进行图像增强,并...
为了解决结肠镜下腺瘤性息肉和增生性息肉不易分型的问题,提出一种基于改进的Faster R-CNN的目标检测及息肉分类模型.在数据预处理阶段,对原有的2426张息肉图像(1582张腺瘤性息肉图像,844张增生性息肉图像)通过2种方式进行图像增强,并且通过改进的特征提取、边界框回归以及非极大值抑制的网络,用602张图像(386张腺瘤性图像,216张增生性息肉图像)进行测试.通过实验证明,在交并比(IoU)取0.5时,获得了86.8%的平均精度均值,相较于改进之前提升了2.3%.实验结果验证了该模型的潜在临床应用价值.
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关键词
息肉
目标检测
分类
Faster
R-CNN
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职称材料
肾透明细胞癌数字病理图像细胞核ISUP分级预测
2
作者
杨昆
王尉丞
+3 位作者
秦赓
原嘉成
刘爽
薛林雁
《电子测量技术》
北大核心
2023年第4期121-128,共8页
针对全切片数字病理图像中的肾透明细胞癌进行精准的细胞核分级并改善肾癌的治疗和预后,提出了一种基于多尺度通道信息拼接与融合残差网络的ccRCC病理图像国际泌尿病理学会核分级方法。通过多尺度通道信息拼接将不同阶段的语义信息进行...
针对全切片数字病理图像中的肾透明细胞癌进行精准的细胞核分级并改善肾癌的治疗和预后,提出了一种基于多尺度通道信息拼接与融合残差网络的ccRCC病理图像国际泌尿病理学会核分级方法。通过多尺度通道信息拼接将不同阶段的语义信息进行融合,从而在不损失深度信息的同时提取更多的浅层特征,实现更准确的分类效果。实验收集了90例病人的肾组织病理切片,对WSI图像进行裁切和增强后,按照4:1的比例分成训练集和测试集。在训练集上对CSFNet卷积神经网络模型参数进行迭代优化,并在测试集上验证模型性能。实验结果表明,提出的CSFNet模型鉴别ISUPⅠ级、ISUPⅡ级、ISUPⅢ级和正常病理图像的宏平均AUC与微平均AUC分别为0.9758和0.9794,准确率为88.00%,精确率为88.36%,召回率为86.67%,F1分数为87.32%,且优于其他主流的分类网络模型,因此,本文所提出的肾透明细胞癌病理图像ISUP细胞核分级模型有良好的诊断效能,具有潜在的临床应用价值。
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关键词
肾透明细胞癌
ISUP细胞核分级
深度学习
通道拼接融合
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职称材料
题名
基于改进的Faster R-CNN的息肉目标检测和分类方法
被引量:
3
1
作者
杨昆
原嘉成
高聪
孙宇锋
路宇飞
常世龙
薛林雁
机构
河北大学质量技术监督学院
计量仪器与系统国家地方联合工程研究中心
河北省新能源汽车动力系统轻量化技术创新中心
河北远东通信系统工程有限公司
出处
《河北大学学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2023年第1期103-112,共10页
基金
河北省自然科学基金资助项目(A2011201155)
河北大学校长科研基金资助项目(XZJJ201914)
河北大学多学科交叉研究项目(DXK201914)。
文摘
为了解决结肠镜下腺瘤性息肉和增生性息肉不易分型的问题,提出一种基于改进的Faster R-CNN的目标检测及息肉分类模型.在数据预处理阶段,对原有的2426张息肉图像(1582张腺瘤性息肉图像,844张增生性息肉图像)通过2种方式进行图像增强,并且通过改进的特征提取、边界框回归以及非极大值抑制的网络,用602张图像(386张腺瘤性图像,216张增生性息肉图像)进行测试.通过实验证明,在交并比(IoU)取0.5时,获得了86.8%的平均精度均值,相较于改进之前提升了2.3%.实验结果验证了该模型的潜在临床应用价值.
关键词
息肉
目标检测
分类
Faster
R-CNN
Keywords
polyps
object detection
classification
Faster R-CNN
分类号
TP192.7 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
肾透明细胞癌数字病理图像细胞核ISUP分级预测
2
作者
杨昆
王尉丞
秦赓
原嘉成
刘爽
薛林雁
机构
河北大学质量技术监督学院
河北大学计量仪器与系统国家地方联合工程研究中心
出处
《电子测量技术》
北大核心
2023年第4期121-128,共8页
基金
河北大学科研基金(DXK201914)
河北大学校长基金(XZJJ201914)
河北省自然科学基金(H2019201378)项目资助
文摘
针对全切片数字病理图像中的肾透明细胞癌进行精准的细胞核分级并改善肾癌的治疗和预后,提出了一种基于多尺度通道信息拼接与融合残差网络的ccRCC病理图像国际泌尿病理学会核分级方法。通过多尺度通道信息拼接将不同阶段的语义信息进行融合,从而在不损失深度信息的同时提取更多的浅层特征,实现更准确的分类效果。实验收集了90例病人的肾组织病理切片,对WSI图像进行裁切和增强后,按照4:1的比例分成训练集和测试集。在训练集上对CSFNet卷积神经网络模型参数进行迭代优化,并在测试集上验证模型性能。实验结果表明,提出的CSFNet模型鉴别ISUPⅠ级、ISUPⅡ级、ISUPⅢ级和正常病理图像的宏平均AUC与微平均AUC分别为0.9758和0.9794,准确率为88.00%,精确率为88.36%,召回率为86.67%,F1分数为87.32%,且优于其他主流的分类网络模型,因此,本文所提出的肾透明细胞癌病理图像ISUP细胞核分级模型有良好的诊断效能,具有潜在的临床应用价值。
关键词
肾透明细胞癌
ISUP细胞核分级
深度学习
通道拼接融合
Keywords
renal clear cell carcinoma
ISUP nuclear grading
deep learning
channel splicing and fusion
分类号
TP2 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进的Faster R-CNN的息肉目标检测和分类方法
杨昆
原嘉成
高聪
孙宇锋
路宇飞
常世龙
薛林雁
《河北大学学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2023
3
下载PDF
职称材料
2
肾透明细胞癌数字病理图像细胞核ISUP分级预测
杨昆
王尉丞
秦赓
原嘉成
刘爽
薛林雁
《电子测量技术》
北大核心
2023
0
下载PDF
职称材料
已选择
0
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引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
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