湖北工业大学学报2020，Vol.35Issue(4) ：1-5.

基于改进的AlexNet的乳腺肿瘤智能诊断方法

Breast Tumor Intelligent Diagnosis Method Based on AlexNet with Batch Normalization

武明虎 马旭茹 刘敏
湖北工业大学学报2020，Vol.35Issue(4) ：1-5.
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基于改进的AlexNet的乳腺肿瘤智能诊断方法

Breast Tumor Intelligent Diagnosis Method Based on AlexNet with Batch Normalization

武明虎 1马旭茹 1刘敏1
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作者信息

  • 1. 湖北工业大学电子与电气工程学院,湖北武汉430068
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摘要

由于医学病理图像标注成本高、获取困难,采用数据增强方法对小样本数据集进行扩充.针对传统分类方法对特征工程过度依赖的问题,采用以AlexNet为架构的卷积网络对良性、恶性肿瘤进行全自动分类.为了解决AlexNet网络中间层改变原始数据分布的问题,引入批量归一化算法以减小网络中间层产生的偏移量,加速网络收敛,提高分类准确率.同时采用Dropout避免过拟合.实验结果表明,改进后的AlexNet网络分类准确率较原方法提高了6.09％,具有较好的鲁棒性和泛化性.

关键词

计算机辅助诊断/乳腺癌病理图像/AlexNet/批量归一化

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基金项目

湖北省教育厅科研计划(T201805)

出版年

2020
湖北工业大学学报
湖北工业大学

湖北工业大学学报

CHSSCD
影响因子：0.258
ISSN：1003-4684
参考文献量1
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