| 基于稠密连接的多形性腺瘤辅助诊断 |
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| 引用本文： | 董立岩,张玥敏,朱晓冬,张小利,赵博.基于稠密连接的多形性腺瘤辅助诊断[J].吉林大学学报(理学版),2023(5):1159-1168. |
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| 作者姓名： | 董立岩 张玥敏 朱晓冬 张小利 赵博 |
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| 作者单位： | 1. 吉林大学计算机科学与技术学院;2. 吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金(批准号：61801190)； |
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| 摘 要： | 针对多形性腺瘤诊断完全依赖人工的问题，提出一种计算机辅助诊断方法.先通过采集数据并构建多形性腺瘤数据集，对当前稠密连接网络进行改进并融合通道注意力机制进行疾病组织分类特征提取，得到组织类别和概率，然后使用CART(classification and regression tree)进行推理学习，得到诊断结果.对难判断的类别选择进行人工辅助，进而实现对多形性腺瘤疾病的计算机辅助工作.实验结果表明，该方法在分类识别模块分类提取准确率达97.7%,决策树推理诊断准确率达100%.此外，分类识别模块在血细胞分类领域的准确率达98.6%.该方法具有一定的迁移性和有效性.
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| 关 键 词： | 计算机应用 多形性腺瘤 稠密连接 注意力机制 决策树 |
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