基于深度学习的细胞癌恶化程度预测方法研究

细胞癌是当今致死率最高的癌症之一，细胞癌恶化程度预测方法对治疗该病症具有重大意义。对细胞图像病理识别数据集中的癌症细胞切片进行检测，首先利用数据增加（DATA Augmentation，DA）技术，增加模型训练集和测试集，然后设计卷积神经网络训练和测试网络结构，再结合经验设置优化参数进行预测模型训练，从而为细胞癌恶化程度预测提供一个深度模型的检测手段。随着深度学习的发展和医学图像在临床上的应用，以及医学影像数据集的不断完善，该方法有望为医生诊断细胞癌恶化程度提供一种有效工具。