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基于深度学习的数字病理图像分割综述与展望.pptx
基于深度学习的数字病理图像分割综述与展望.pptx
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基于深度学习的数字病理图像分割综述
与展望
基
基
本
本
内
内
容
容
基本内容
数字病理图像分割是医学图像处理领域的重要研究方向之一,对于病理诊断和
治疗方案的制定具有重要意义。近年来,随着深度学习技术的不断发展,数字
病理图像分割也取得了显著的进步。本次演示将对基于深度学习的数字病理图
像分割技术进行综述,并探讨未来的发展趋势和挑战。
1
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、
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数
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字
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病
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理
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图
图
像
像
分
分
割
割
概
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述
述
1
、数字病理图像分割概述
数字病理图像是指通过数字化设备将病理样本转换为数字图像,以便于进行定
性和定量分析。数字病理图像具有高分辨率、高对比度等特点,可以清晰地显
示细胞核、组织结构等信息。数字病理图像分割是将图像中的不同区域或像素
划分为不同的类别,以提供更加准确的病理信息。
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