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申请/专利权人：长春理工大学
摘要：本发明属于深度学习和图像分类技术的技术领域，更具体地，设计一种基于改进Inceptionv4的乳腺组织病理图图像分类方法。所述方法包括：S1.搜集乳腺组织病理图像构建数据集；S2.改进Inceptionv4网络结构；S3.定义损失函数；S4.训练乳腺组织病理图像数据集；S5.运用改进的Inceptionv4网络模型对乳腺组织进行分类。S6.利用准确率、精确率、召回率，F1得分四个参数进行评价。本发明在提高分类准确率和特征提取性能的基础上，能够实现乳腺组织图像的快速、准确分类。
主权项：1.一种基于改进Inceptionv4的乳腺组织病理图图像分类方法，其特征在于：包括以下检测步骤：S1.搜集乳腺组织病理图像构建数据集；S2.改进Inceptionv4网络结构；S3.定义损失函数；S4.训练乳腺组织病理图像训练集；S5.运用改进的Inceptionv4网络模型对乳腺组织进行分类。S6.利用准确率、精确率、召回率，F1得分四个参数进行评价。
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百度查询： 长春理工大学 一种基于改进Inception v4的乳腺组织病理图图像分类方法
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