基于生成对抗网络的乳腺癌组织病理图像样本均衡化
杨俊豪1
李东升1
陈春晓1
闫强1
陆熊2
1.南京航空航天大学生物医学工程系,南京2111062.南京航空航天大学测试工程系,南京211106
摘要：针对乳腺癌组织病理图像中各类样本的不均衡性,本研究构建了基于条件控制和深度卷积的两种乳腺癌组织病理图像样本生成对抗网络并生成人造样本,以实现样本均衡化.实验验证了两种网络用于数据均衡化的可靠性,发现在处理不均衡数据时基于深度卷积的生成对抗网络效果更好,基于条件控制的生成对抗网络鲁棒性更强;分析了增加人造样本对深度学习算法的影响.结果表明,本研究提出的数据均衡化方法将训练所得网络的分类准确率平均提升了近5％,生成对抗网络可以缓解深度学习在医学领域的应用中数据分布不平衡的问题.
关键词：机器学习样本均衡化生成对抗网络组织切片数据增强
分类号：R318(医用一般科学)
论文发表日期：2020-06-25
在线出版日期：2026-09-11（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：6( 161-166 )
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