乳腺癌组织病理图像分类

应用卷积神经网络对乳腺癌组织病理图像进行分类

 原文地址:https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/8122889/citations#citations

1.数据集介绍

Breakhis数据库包含良性和恶性乳腺肿瘤的显微活检图像。通过2014年1月至2014年12月的临床研究收集图像。在这段时间内,临床症状为BC所有患者都被邀请到巴西P&D实验室参与研究。机构审查委员会批准了这项研究,所有患者都给予了书面知情同意。所有的数据都是匿名的。

样本来自乳腺组织活检幻灯片,用苏木精和伊红(HE)染色。样本通过外科(开放式)活检(SOB)采集,能用于组织学研究,并由P&D实验室的病理学家标记。本工作中使用的制备程序是标准石蜡工艺,广泛应用于临床常规。主要目的是保存原始组织结构和分子组成,以便在光学显微镜下观察。完整的制备程序包括固定、脱水、清除、渗透、嵌入和修剪等步骤。为了安装在载玻片上,使用切片机切割约3微米的部分。染色后,用玻璃盖玻片覆盖各部分。然后解剖病理学家通过显微镜下组织切片的视觉分析来识别每张载玻片中的肿瘤区域。每个病例的最终诊断由经验丰富的病理学家作出,并通过免疫组化(IHC)分析等补充检查予以确认。

采用奥林巴斯BX-50系统显微镜,将放大倍率为3.3倍的中继透镜与三星数码彩色相机SCC-131AN耦合,从乳腺组织切片中获取数字化

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