文档介绍：Computer Engineering and Applications 计算机工程与应用 2022，58（7） 243
改进卷积神经网络的前列腺癌格里森分级研究
单怡晴 1，黄梦醒 logy more objective and repeatable. U-Net is
the most widely used network in the field of medical image segmentation, which is different from the classifier used in
previous studies. A region segmentation model based on improved net network is proposed, which combines the deep and
shallow features through dense connection blocks and supervises the features of each scale at the same time. It can reduce
the network parameters and improve the calculation efficiency, and verify the effectiveness of the method on the annotated
complete dataset.
Key words：U-Net network; Gleason pattern; image segmentation
在最新的全球癌症统计报告中，男性病例中最常见 最高的疾病是前列腺癌的国家已经超过 100 个[1]。在传
的肺癌（%），其次是前列腺癌（%），男性患癌率 统的前列腺癌诊断过程中，病理学专家通过穿刺活检取
基金项目：国家重点研发计划项目（2018YFB1703403，2018YFB1404400）；海南省重点研发项目（ZDYF2019020）；海南省高等学
校科学研究项目（Hnky2019-22）。
作者简介：单怡晴（1995—），女，硕士研究生，CCF 会员，研究领域为医学图像处理，E-mail：******@；黄梦醒（1974—），
男，博士后，教授，研究领域为数据与知识工程、大数据与云计算（智能信息处理）；张雨（1983—），男，博士，副教
授，研究领域为智能嵌入式系统协同设计与验证；李玉春（1992—），女，博士研究生，CCF 会员，研究领域为医学图像处
理；张新华（1995—），女，硕士研究生，CCF 会员，研究领域为医学图像处理；冯思玲（1973—），女，博士，副教授，研究领
域为智能计算、大数据分析；陈晶（1963—），女，硕士研究生