计算机论文哪里有？本研究还通过四个公开可用的医学图像数据集的分类实验，其中两个乳腺组织病理学图像数据集以验证模型分类能力，两个其他部位组织病理学图像数据集以验证模型泛化能力，经过大量实验表明，本研究所提出的方法均优于现有的分类方法。
第一章 绪论
1.2国内外研究现状
迁移学习和元学习方法在自然图像分类领域应用较广，在医学图像分类中也有不少研究者使用，增加了医学图像分类的准确率，随着神经网络的深入研究，多分支网络的出现则从另一个方向以提升分类准确率。以下是迁移学习、元学习、多分支网络方法在医学图像处理方面的应用现状。
1.2.1 迁移学习方法
迁移学习的目标是迁移已训练模型的信息以解决未知的任务，以此来解决目标任务较少时的困境。通过近几年的发展，迁移学习方法不断进行优化[13]，研究者通过连接不同的迁移知识以应对不同的源域和目标域[14]。在医学图像处理领域主要使用的迁移学习方法是微调，该方法包括两个阶段，首先用基本类进行预训练，该阶段通过标准的交叉熵损失来训练特征提取器和分类器；然后用新类进行微调，以重新学习特征提取器和分类器的参数。为了避免由于支持集的限制而导致的过拟合问题，预训练的特征提取器的部分或全部层是冻结的。陈等人[15]研究表明在实际的跨领域评估环境中，基于微调的方法优于其他方法。同时有研究者指出源数据集不必与任务相关，张等[16]的研究也证明了将网络从其他图像数据集迁移到医学数据集是可行的。
3 第三章 分组残差元迁移学习病理学图像多分类模型
3.1 模型设计与分析
本节将介绍应用于乳腺组织病理学图像多分类的元迁移学习模型GR-MTL。该模型整体流程如图 3-1所示。
如图所示，模型包括两个阶段，首先是在大规模数据上对模型进行预训练，以获得预训练权重a。该阶段随机初始化了一个特征提取器F和一个分类器C，然后通过梯度下降算法不断优化它们。其中F在接下来的元训练和元测试阶段保持冻结，分类器C丢弃，因为接下来是将预训练权重迁移到其他分类目标中。
第二个阶段是元迁移学习阶段，该阶段分为元训练和元测试，元训练通过医学图像数据对预训练权重a不断进行线性微调SS操作，保证a可以通过微调的方式逐渐调整，保证每次调整有限的参数量，防止灾难性遗忘的发生，以得到适用于医学图像数据集分类的模型权重b。同时为了保证模型收敛的更快，在元训练阶段会动态选择训练失败的样本进行困难任务训练，从而保证模型的优化速度。元测试会在数据集通过多个看不见的任务对模型进行评估，最终的平均结果作为模型评价。接下来将详细介绍模型中所使用的线性微调迁移学习模块和其他创新点，阐述其具体原理或结构。
5 第五章 乳腺组织病理学图像分类平台
5.1 系统需求分析
乳腺组织病理学图像分类平台的目标是通过对乳腺组织病理学图像进行精确的分类，并以直观、简洁的方式展示结果，为医生提供更准确、高效的肿瘤诊断工具。通过对医生的整个诊断流程进行分析发现以下需求。
5.1.1 功能需求分析
需要系统实现乳腺组织病理学图像的准确分类。这需要模型能拥有更精确的组织病理学图像分类算法：利用元学习优化的迁移学习方法，能够从较少的组织病理学图像中找到病理的特征，并且能依据特征更好的完成病理学图像的分类，且具有很强的泛化性能。
5.1.2 非功能需求分析
为了提高用户体验，软件的设计需要符合以下非功能需求： 界面简洁：设计直观简洁的用户界面，使医生能够迅速上手，减轻其操作负担。
易操作性：提供简单易操作的交互方式，确保医生能够快速而准确地完成乳腺组织病理学图像的分类任务。
安全性：医学图像处理涉及到患者信息等伦理性问题，要确保医生能安全的使用该系统，要通过相应的账号才能进行操作。
考虑到医生工作时效性的要求，乳腺组织病理学图像分类平台需要满足较高的性能要求：
高效推理：系统需要在短时间内完成乳腺组织病理学图像的分类推理，以确保及时的诊断结果。
响应迅速：在用户进行交互时，系统需要快速响应，确保流畅的使用体验。
5.2 系统设计
乳腺组织病理学图像分类平台将为医生提供一种高效、直观的工具，帮助缓解乳腺癌诊断中的困境，特别是在设备资源匮乏和医疗人力短缺的情况下。
分类平台的模块包括登录注册模块，图像加载模块，病理图像预处理模块，乳腺癌图像良恶性二分类模块，乳腺癌图像良恶性亚型多分类模块以及结果展示模块等，具体模块的工作内容如下：
(1) 登录注册模块。信息安全是第一位，为了保护患者的信息安全，使用者需要凭借账号密码进行登录使用，从而避免了滥用，避免了信息的流失，以保护使用者以及患者的信息安全。
(2) 图像加载模块。图像加载模块是组织病理学图像分类的开始，其主要职责是导入组织病理学图像数据，该模块接收来自储存在本地的组织病理学图像数据。在接收数据的同时，进行数据格式、完整性等方面的验证，确保导入的数据是有效且合理的。
(3) 预处理模块。预处理模块是为了提高分类算法的准确性和稳定性，以下是对组织病理学图像数据进行预处理操作的关键环节：
第六章 总结与展望
6.1 总结
乳腺癌是女性中最常见的癌症类型，严重威胁女性的生命，而深度学习方法是目前医学图像处理领域中计算机辅助诊断的关键，通过深度学习实现数据分类能够帮助医生分类乳腺病变，降低检测成本，提高诊断的正确率。本文借助深度学习中元学习与迁移学习的知识，基于元迁移学习方法实现了两个在乳腺组织病理学图像数据集上进行多分类模型。本文完成的主要工作有：
(1)介绍了乳腺组织病理学图像诊断的研究背景和意义；首先介绍了本研究所使用的主要方法的国内外研究的现状，主要介绍了迁移学习方法在医学图像处理领域的研究进展，主要应用形式，元学习的主要方法与在医学图像处理领域的研究进展，元迁移学习方法的最新研究，多分类协同网络的不同方式与研究进展，同时给出了论文所做工作与论文结构；然后介绍了本文方法的实现中运用的相关技术的基础理论，包括用于第三章的元学习、迁移学习、元迁移学习与困难样本挖掘的技术理论和用于第四章多分支协同网络和特征融合模块的相关基础理论，同时对本研究所使用的数据集做了简单的归纳，对于评价指标做出了说明。
(2)提出了一个分组残差元迁移学习组织病理学图像多分类模型。该模型结合了元学习的优势，让模型能够通过多分类数据集不断优化自身，从而能够更快的适应医学图像数据集中不同类别任务，同时结合了迁移学习迁移预训练权重的思想，让元学习模型具有足够的预训练权重进行微调操作，同时通过SS微调与FHT模块提升了模型的学习能力，分组卷积的加入从一定程度上提升了模型的特征提取能力。该模型弥补了元学习需要大量数据集进行优化以及迁移学习面对数据差异较大时难以更好迁移的短板，最后通过在四个公开可用的病理学图像数据集中进行充足的实验证实了模型的分类能力与泛化性。
参考文献（略）
