基于深度学习的腺体病理图像分割

摘要：

腺体病变引起的疾病如结肠腺癌、乳腺癌等的发病率逐年增高,病理检查是临床诊断的"金标准",从病理图像中准确分割病灶范围对疾病的诊疗至关重要,然而这是一项费时费力的工作,同时与病理医生的水平与经验有关.近年来,计算机辅助诊断系统和深度学习(Deep learning)在医学图像处理领域快速发展并得到广泛应用,为进一步减轻医生的工作负担,采用经典神经网络对腺体病理图像进行区域分割,并使其能够适用于更加广泛的腺体分割,在腺体病理图像中取得较好的分割效果,为辅助早期诊断及减小误诊概率提供可能.

关键词：腺体;病理图像;计算机辅助诊断;深度学习;卷积神经网络

所属期刊栏目：17

分类号：TP183(自动化基础理论)

资助基金：安徽省大学生创新创业训练项目;安徽省大学生创新创业训练项目;皖南医学院校级精品开放课程"医学数据挖掘";皖南医学院校级教学研究项目"大数据背景下医学数据挖掘课程实践教学研究";安徽省质量工程教学研究项目"以学科竞赛为驱动的应用型医学信息人才培养研究"

在线出版日期：2021-09-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：89-91