22、胃癌与青光眼检测的深度学习技术解析

胃癌与青光眼检测的深度学习技术解析

在医疗领域，利用深度学习技术进行疾病检测是当前的研究热点。本文将详细介绍胃癌检测的物联网医疗模型以及青光眼检测的YOLO V5算法，包括数据处理、模型构建和实验结果等方面。

胃癌检测的物联网医疗模型

数据集与图像预处理

• 数据集 ：胃癌分割数据集包含500张仔细标注的异常照片，图中黄色区域表示癌症区域，这些照片呈现出大小差异、模糊边界和柔韧特征等明显特点。
• 图像预处理步骤 ：
  1. 缩放图像 ：为满足深度学习模型对输入图像大小的严格要求，并缩短处理时间，将图像缩放至224×224像素。
  2. 去除噪声 ：采用中值滤波器去除整个幻灯片图像中的椒盐噪声，因为医学图像中常见高斯噪声、胡椒噪声、斑点噪声和泊松噪声等。
  3. 染色归一化 ：使用Macenko染色归一化技术，这是数字病理学中全幻灯片图像（WSI）预处理阶段的关键步骤。
  4. 数据增强 ：通过将图像旋转90°、180°、270°，水平翻转和垂直翻转，在不改变照片外观的情况下增加数据量，使收集的信息增加了六倍。最后使用分层交叉验证技术将原始数据分为两部分，80%用于训练，20%用于测试。

通道校准模型

• 原理