基于深度学习的前列腺癌智能辅助诊断系统

来源：计算机应用与软件杂志2025年第4期北京时间：

作者：王刚, 孟宁, 朱进, 李春杰

摘要：前列腺癌已经成为全球男性发病率仅次于肺癌的第二大癌症，其死亡率位居第五。设计前列腺癌智能辅助诊断系统具有重要临床意义。在仅有图像级标注数据集的情况下，存在利用卷积神经网络只对图像分类，但没有给出简化区域。针对这种情况，采用以 EfficientNet-B0 为架构的卷积神经网络模型为基础分类模型，对图像分块并得到每块的类别，再通过聚类算法得到简化区域。在 Web 前端上传病理图像，等处理完成后可以查看辅助诊断结果。实验结果表明，该系统简化区域的精确率为 76.61%，召回率为 72.52%，能有效地得到大致区域，获得满意的辅助诊断效果。

关键词：前列腺病理切片图像, 卷积神经网络, 图像分块, Web 前端