机器学习笔记 - 使用Keras和深度学习进行乳腺癌分类

最新推荐文章于 2025-03-08 20:17:16 发布
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分类专栏： 深度学习从入门到精通 文章标签： 深度学习 人工智能 数据增强 神经网络 可分离卷积
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本文介绍了如何使用Keras和深度学习对乳腺癌组织病理学图像进行分类。通过数据集简介，包括162张40倍扫描的乳腺癌样本图像，分为IDC阴性和IDC阳性。利用数据增强和可分离卷积，创建并训练了一个模型，以辅助自动化乳腺癌亚型的识别。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

一、数据集简介

        乳腺组织病理学图像

        浸润性导管癌 (IDC) 是所有乳腺癌中最常见的亚型。 为了给整个样本分配侵袭性等级，病理学家通常关注包含 IDC 的区域。 因此，自动侵略性分级的常见预处理步骤之一是在整个安装载玻片内描绘 IDC 的确切区域。

        乳腺癌是女性最常见的癌症形式，浸润性导管癌 (IDC) 是最常见的乳腺癌形式。 准确识别和分类乳腺癌亚型是一项重要的临床任务，可以使用自动化方法来节省时间和减少错误。

        原始数据集包含 162 张以 40 倍扫描的乳腺癌 (BCa) 标本的整体载玻片图像。从中提取了 277,524 个大小为 50 x 50 的图像块（198,738 个 IDC 阴性和 78,786 个 IDC 阳性）。

        数据集是kaggle提供，下面是链接地址

Breast Histopathology Images | Kaggle198,738 IDC(

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