基于高光谱成像与轻量化深度学习模型的胃癌病理分化精准识别

【编辑推荐】来自国内的研究团队针对胃癌分化程度精准分类的临床需求，创新性地将高光谱成像(HSI)技术与改进型深度残差网络(IDRN)相结合。该研究通过光谱预处理、降维处理和带注意力机制的残差CNN，在保持模型轻量化同时显著提升低分化组织的识别准确率，为计算机辅助诊断提供了高效新工具。

　　

这项突破性研究将高光谱成像(HSI)技术与创新的轻量化深度学习架构完美结合，开辟了胃癌病理诊断新范式。科研团队开发的改进型深度残差网络(IDRN)独具匠心：通过光谱预处理消除噪声干扰，采用降维技术处理高维数据，并巧妙融入注意力机制增强特征提取能力。与传统支持向量机(SVM)、ResNet50和视觉Transformer(ViT)模型相比，该模型在识别低分化胃癌组织时展现出显著优势，准确率提升令人瞩目。这种兼顾效率与精度的智能诊断系统，不仅为临床医生提供了可靠的决策支持工具，其模块化设计更便于在医疗终端设备部署，预示着人工智能辅助病理诊断时代的加速到来。