基于改进型 InceptionNeXt 模型的子宫内膜癌组织病理学图像计算机辅助诊断技术

潘仲晗，南卓江，龚陈博，陶卫

（上海交通大学 感知科学与工程学院，上海200240）

摘要：子宫内膜癌是一种常见的女性癌症，对全世界妇女的健康构成威胁。一些研究人员开发了基于深度学习的子宫内膜癌计算机辅助诊断（CAD）系统，并取得了良好的效果。然而，当需要更精细的诊断结果时，现有模型的结果并不令人满意。因此提出了一种基于改进型 InceptionNeXt 网络的子宫内膜癌计算机辅助诊断方法。设计了一个高效坐标注意（ECoA）模块，将其添加到网络结构中，进一步增强了模型提取位置信息和通道关系的能力。改进了训练策略，有效地提高了模型泛化能力和鲁棒性。我们的模型在四分类和二分类任务中均表现出色，诊断准确率分别为 70.74% 和 95.43%。还对模型进行了可视化分析，以验证其识别图像形态特征和提供病理解释的能力。我们的方法在协助医生进行临床分级诊断方面具有可靠的潜力。

关键词：子宫内膜癌，计算机辅助诊断，深度学习，类激活图

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Pan, Z., Nan, Z., Gong, C. et al. Computer-Aided Diagnosis of Endometrial Cancer Histopathologic Images Based on an Improved InceptionNeXt Model. J. Shanghai Jiaotong Univ. (Sci.) (2024). https://doi.org/10.1007/s12204-024-2780-6

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