基于深度学习的肺癌肿瘤细胞图像识别与分类系统
基于深度学习的肺癌肿瘤细胞图像识别与分类系统
1. 引言
肺癌是全球范围内发病率和死亡率最高的癌症之一。早期诊断和准确分类对于提高患者生存率至关重要。随着数字病理学的发展，基于深度学习的图像识别技术为肺癌细胞的自动筛查和分类提供了新的解决方案。本文将详细介绍如何使用Python构建一个基于深度学习的肺癌肿瘤细胞图像识别与分类系统。
1.1 研究背景与意义
肺癌病理图像的分析传统上依赖于病理学家的肉眼观察，这种方法不仅耗时耗力，而且容易受到主观因素的影响。深度学习技术，特别是卷积神经网络(CNN)，在医学图像分析领域展现出卓越的性能，能够自动提取图像特征并进行高精度分类。
1.2 系统概述
本系统将实现以下功能：
- 肺癌细胞图像的预处理与增强
- 基于CNN的特征自动提取
- 肿瘤细胞的分类识别
- 模型性能评估与可视化
2. 数据准备与预处理
2.1 数据集介绍
假设我们已收集6000张肺癌细胞图像，分为以下类别：
- 腺癌 (Adenocarcinoma)
- 鳞状细胞癌 (Squamous Cell Carcinoma)
- 小细胞癌 (Small Cell Carcinoma)
- 良性细胞 (Benign)
