《表3 乳腺病理数据集上乳腺癌图像典型分类方法的性能对比》

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《基于深度学习的乳腺癌病理图像分类研究综述》

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通过表3中准确率，输入尺寸和颜色归一化的数据可以看出，乳腺癌病理图像诊断结果与模型输入尺寸选取的大小、选取策略以及是否先对图像采用颜色归一化技术有很密切的关系。总体看来，基于模型融合的乳腺癌病理图像分类方法的识别率较高于其他方法，具有较好的特征提取效果，在一定程度上可以为病理学医生提供更具准确性的参考意见。