62、前列腺图像检测与机器人焊接工作站设计的研究与实践

前列腺图像检测与机器人焊接工作站设计的研究与实践

在医学图像检测和工业焊接领域，先进的技术和方法不断涌现，以提高检测精度和生产效率。下面将详细介绍前列腺WSI图像检测模型以及基于自适应规划的机器人焊接工作站的设计与实验。

前列腺WSI图像检测模型实验

为了评估所提出的模型，我们进行了一系列实验。首先，收集并标注了一个前列腺WSI数据集，该数据集包含116张H&E染色的前列腺组织WSI，分为93张用于训练的像素级标注切片和23张用于测试的像素级标注切片。

数据预处理

对于WSI级别的前列腺切片数据集评估，我们进行了均匀采样并以相等概率提取肿瘤/正常块。具体步骤如下：
1. 每个块包含3×3张图像，每张图像大小为256×256像素，因此每个块的大小为768×768像素。
2. 通过采样，在该数据集中获得了102,502个训练块，包含922,518张图像；27,082个测试块，包含243,738张图像。

实验结果

为了证明所提出方法的有效性，我们使用相同的超参数训练了Resnet - 18、Resnet - 50、Resnet - GE - p4、Resnet - GE - p4m模型。超参数设置如下：
- 学习率：1e - 2
- 输入图片大小：768×768
- 批量大小：4

在不使用任何数据增强方法的情况下，实验结果如下表所示：
| 模型 | FLOPS | Accuracy(%)@threshold = 0.5 | AUC(%) |
| — | — | — | — |
| Resnet - 18 | 1.