本研究使用深度学习构建了肿瘤预后分类模型，通过组织病理学图像进行早期癌症诊断。结果显示卷积模型表现优于多层感知器模型，引入ResNet50和InceptionNet模型，并使用数据增强。最后探索了迁移学习和分割应用于理解特定特征的未来方向。

本研究使用深度学习构建了肿瘤预后分类模型，通过组织病理学图像进行早期癌症诊断。结果显示卷积模型表现优于多层感知器模型。引入了ResNet50和InceptionNet模型，并使用数据增强。最后探索了迁移学习和分割应用于理解特定特征的未来方向。

本研究使用深度学习构建肿瘤预后分类模型，通过组织病理学图像选择PatchCamelyon数据集进行训练。结果显示卷积模型优于多层感知器模型，引入了ResNet50和InceptionNet模型，并使用数据增强。最后探索了迁移学习和分割应用于理解特定特征的未来方向。

本研究使用深度学习构建了肿瘤预后分类模型，通过组织病理学图像进行训练和评估。结果显示卷积模型表现优于多层感知器模型。引入了ResNet50和InceptionNet模型，并使用数据增强。最后探索了迁移学习和分割应用于理解特定特征的未来方向。