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硬件架構(gòu)：雙Xeon可擴展處理器（最大56核，最高3.8GHz）+最大9塊GPU+20盤位并行存

機器特點：目前最強大的CPU+GPU異構(gòu)計算

數(shù)據(jù)規(guī)模:建模與仿真計算、高性能科學(xué)計算、機器/深度學(xué)習(xí)

目的：采用基于深度學(xué)習(xí)的胃癌病理切片分割算法實現(xiàn)對胃癌區(qū)域的識別。

方法：以U-Net網(wǎng)絡(luò)為基本框架設(shè)計深層次的胃癌病理切片分割算法模型Deeper U-Net（DU-Net）。采用區(qū)域重疊分割法將數(shù)據(jù)分割成若干小塊圖片，然后利用預(yù)先訓(xùn)練好的DU-Net網(wǎng)絡(luò)模型對分割的小圖片進行初次分割，并使用圖片分類器清楚假陽性樣本，重新合成新樣本。采用重復(fù)學(xué)習(xí)的方法使用新樣本進行多次重復(fù)訓(xùn)練，將得到的結(jié)果應(yīng)用全鏈接條件隨機場（CRF）進行后續(xù)處理。最終得到胃癌分割圖片并驗證結(jié)果。

結(jié)果：經(jīng)過3次重復(fù)學(xué)習(xí)后，DU-Net網(wǎng)絡(luò)模型的平均精度為91.5%，平均交叉聯(lián)合度量（IoU）為88.4%，相比于未經(jīng)重復(fù)學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)DU-Net模型，其平均精度提升了5.6%，平均IoU提升了2.9%。

結(jié)論：基于深度學(xué)習(xí)的胃癌病理切片分割算法實現(xiàn)了精準(zhǔn)的分割，提升了模型的泛化能力和魯棒性，可用于輔助胃癌病理診斷。

1.深度學(xué)習(xí)網(wǎng)名模型

1.1 網(wǎng)絡(luò)整體框架

該網(wǎng)絡(luò)包含14個卷積塊(convolution block)、7個最大池化層（max-pooling layer）、7個上采樣層（upsampling layer）和一個Sigmoid激活函數(shù)層，其中每個卷積塊包含有1個卷積層（convolution block）、1個批規(guī)范層（batch normalization layer）和1個PRelu激活層。

2.訓(xùn)練方法

2.1數(shù)據(jù)處理

由于標(biāo)注的胃癌區(qū)域中存在很多白色背景區(qū)域，直接對其訓(xùn)練會導(dǎo)致模型將白色背景區(qū)域看作胃癌區(qū)域的一個特征。為此需要過濾大部分背景區(qū)域圖片，以消除白色背景區(qū)域的干擾。對于深度學(xué)習(xí)來說，大規(guī)模數(shù)據(jù)集有利于提高模型的準(zhǔn)確度。本文采用了隨即旋轉(zhuǎn)、平移、隨機裁剪、隨機顏色空間變換方法來進行數(shù)據(jù)的擴充。

2.2區(qū)域重疊分割法

使用無重疊分割法得到的圖片進行訓(xùn)練。會使模型將白色背景區(qū)域占較大比例的圖片誤認(rèn)為正常區(qū)域，從而增加了預(yù)測的不準(zhǔn)確性。區(qū)域重疊分割法增加了圖片視野（即觀測域）的范圍，對不同視野下的相同癌癥區(qū)域進行重復(fù)預(yù)測，可有效避免上述情況。