【摘 要】
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直肠癌（Colorectal Cancer,CRC）也被称为碗癌,是世界范围内导致死亡的主要原因之一,早期诊断已成为成功治疗的关键。随着卷积神经网络（CNN）的新进展,可以将不同的CRC图像分成不同的类别,确定该CRC图像的组织特性,指导医生进行病理诊断。由于医生手动分类耗时且容易误判,使用深度学习对CRC图形进行自动分类变得尤为重要。本论文将使用神经网络对CRC图像进行学习训练,实现高精度高准确
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直肠癌（Colorectal Cancer,CRC）也被称为碗癌,是世界范围内导致死亡的主要原因之一,早期诊断已成为成功治疗的关键。随着卷积神经网络（CNN）的新进展,可以将不同的CRC图像分成不同的类别,确定该CRC图像的组织特性,指导医生进行病理诊断。由于医生手动分类耗时且容易误判,使用深度学习对CRC图形进行自动分类变得尤为重要。本论文将使用神经网络对CRC图像进行学习训练,实现高精度高准确的分类,并开发所需的软件工具使得本论文工作具有实际医学应用价值。本文使用德国肿瘤疾病中心（NCT）数据集。本文将迁移学习和微调技术与ResNet-50模型相结合对CRC组织病理学图像进行学习分类。实验结果表明,在所有的CNN网络体系结构中,基于NCT数据集,ResNet＿50模型能够高准确地对CRC组织病理学图像进行高精度分类,其准确率为97.7%。基于本文设计的模型与技术开发了直肠癌病理图像分类软件（AI pathologist）对CRC图像自动分类。在AI pathologist软件中输入CRC图像,工具对其进行自动分类并给出分类的概率。对于不确定的类别,工具对该图像进行标注,医生可以手动抽取CRC图像,进行手动分类。该工具能够对CRC图像进行高效和准确的分类,提高了CRC病理诊断效率,对CRC的临床诊断具有巨大应用价值。
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