《表1 Camelyon16数据集的图像块数量》

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《基于细胞图卷积的组织病理图像分类研究》

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Camelyon16数据集[19]来源乳腺癌患者的前哨淋巴结，是数字化病理全切片图像（WSI）。由Radboud UMC和UMC Utrecht两个机构提供（https：//camelyon16.grand-challenge.org/Data/）。它是由400张完整的淋巴结病理图像组成，分为270张用于训练和130张用于测试，包含医生标注的轮廓信息。本文使用170个淋巴结病理图像作为训练集，其中100个正常病理图像和70个癌变病理图像；另外再使用100个病理图像作为测试集，其中60个正常病理图像和40个癌变病理图像。使用CNN模型进行训练时，将病理图像进行一系列预处理操作后，裁剪为256×256大小的图像块作为输入。在使用本文提出的C-GCN模型进行训练时，将病理图像裁剪1 792×1 792大小的图像块作为输入。病理图像裁剪流程如图5所示，其中病理图像的具体预处理操作可参考文献[20]。表1为在Camelyon16数据集上进行验证实验时，训练集与测试集的样本数量分布情况。