Multi-classification of breast cancer pathology images based on a two-stage hybrid network
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Le résumé fourni par la source
BACKGROUND AND OBJECTIVE: In current clinical medicine, pathological image diagnosis is the gold standard for cancer diagnosis. After pathologists determine whether breast lesions are malignant or benign, further sub-type classification is often necessary. METHODS: For this task, this study designed a multi-classification model for breast cancer pathological images based on a two-stage hybrid network. Due to limited sample size for breast sub-type data, this study selected the ResNet34 network as the base network and improved it as the first-level convolutional network, using transfer learning to assist network training. In order to compensate for the lack of long-distance dependencies in the convolutional network, the second-level network was designed to use Long Short-Term Memory (LSTM) to capture contextual information in the images for predictive classification. RESULTS: For the 8 sub-types of breast cancer classification on the BreakHis (40×, 100×, 200×, 400×) dataset, the ensemble model achieved accuracy rates of 93.67%, 97.08%, 98.01%, and 94.73% respectively. For the 4 sub-types of breast cancer classification on the ICIAR2018 (200×) dataset, the ensemble model achieved accuracy, precision, recall, and F1 Score rates of 93.75%, 92.5%, 92.5%, and 92.5% respectively. CONCLUSION: The results show that the multi-classification model proposed in this study outperforms other methods in terms of classification performance, and further demonstrate that the proposed RFSAM module is beneficial for improving model performance.
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Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- Multi-classification of breast cancer pathology images based on a two-stage hybrid network
- Date Crossref
- 18/11/2024
- Éditeur
- Springer Science and Business Media LLC
- Type
- journal-article
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Où se fait cette recherche
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Shanxi Medical University Translational Medicine Research Center pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Second Hospital of Shanxi Medical University pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
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First Hospital of Shanxi Medical University pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
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Taiyuan University of Science and Technology pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Taiyuan University of Technology pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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School of Computer Information Engineering pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Translational Medicine Research Center — Shanxi Medical University, Second Hospital of Shanxi Medical University et First Hospital of Shanxi Medical University, avec 5 autres affiliations.
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