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申请/专利权人：电子科技大学长三角研究院(衢州)
摘要：本发明公开了一种应用深度学习预测肝内胆管细胞癌分化程度的方法，引入一个将细粒度图像分类方法与课程学习方法相结合的预测肝内胆管癌分化程度的框架，名为FGCNet模型；该模型通过细粒度图像分类方法有效识别CT图像上肝内胆管癌分化程度的细微差异，通过课程学习方法加快训练速度并增强模型泛化能力。本发明提供的模型在测试数据集上的准确度为80.49％，灵敏度为81.25％，特异性为80％，曲线下面积为78.25％；该模型可以无创地评估肝内胆管癌细胞的分化程度，从而成为帮助医生制定肝内胆管癌治疗策略的潜在工具。
主权项：1.一种应用深度学习预测肝内胆管细胞癌分化程度的方法，其特征在于，包括如下步骤：1从原始腹部CT切片中截取病灶信息，得到用于训练的图像；2将所述步骤1得到的训练图像送入基于CNN的细粒度分类网络进行特征提取，得到特征向量；3将所述步骤2得到的特征向量送入非线性分类器中，得到网络的分类结果；4将所述步骤3得到的分类结果和预先给定的标签进行损失计算，其中损失函数是改造过后融入课程学习思想的交叉熵损失；5将所述步骤4得到的损失结果进行反向传播，优化网络参数，提高模型准确率。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 电子科技大学长三角研究院(衢州) 一种应用深度学习预测肝内胆管细胞癌分化程度的方法
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