基于深度学习的乳腺癌病理切片中癌症区域的检测方法

摘要

本发明公开了一种基于深度学习的乳腺癌病理切片中癌症区域的检测方法；本发明结合乳腺癌病理切片没有固定方向的特点，系统地使用合理的数据增强技术，包括随机裁剪、旋转、左右翻转等几何变换的数据增强技术。同时也使用了随机亮度、锐化等颜色变换的数据增强技术。在训练的时候实时进行数据增强，能够增大数据集的多样性，扩充训练样本集，有效提高分类器的泛化能力。最后用实时过采样方法，来解决数据集的各个类别数据不平衡的问题；本发明针对该数据集切片中各个类别乳腺癌区域大小差别大的特点，系统地使用了类别等概率的实时过采样方法和多种在医疗疾病图像上合理的数据增强方法，解决了数据不平衡和良性、原位癌类别数据量很少的问题。