病理图像

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病理图像

: 一种基于增强卷积神经网络的病理图像诊断算法自动病理图像诊断是医学图像分析的一个重要课题，实现精确诊断的前提是提取健康与患病组织的形态特征。本文以深度神经网络为工具，提出一种增强卷积网络模型，通过训练一对互补的卷积神经网络，以优化病理图像诊断...
评级：0 浏览量：361 收藏量：0 资源大小：2.38MB 上传时间：2021-01-26

: 基于卷积神经网络的医学病理图像识别项目源码+数据集.zip 基于卷积神经网络的医学病理图像识别项目源码+数据集.zip 已获导师指导并通过的高分项目，代码完整下载可用。基于卷积神经网络的医学病理图像识别项目源码+数据集.zip 已获导师指导并通过的高分项目，代码完整...
评级：5 浏览量：463 收藏量：10 资源大小：209.24MB 上传时间：2023-09-28

: 数字病理图像切分后，patches的筛选demo 将数字病理图像切分完成以后，使用此demo可以将切分后的空白patch以及包含的病理图像较少的patch删除。
评级：0 浏览量：60 收藏量：0 资源大小：1KB 上传时间：2022-09-20

: matlab滑动条代码-FQPath:数字病理图像的无参考聚焦质量评估[IEEETMI2019] 用于数字病理图像的无参考（NR）焦点质量评估（FQA）的MATLAB软件包一般用途：您可以使用此MATLAB软件包在数字病理学中对整个幻灯片图像的无参考（NR）聚焦质量评估（FQA）进行评分，以对散焦进行评分要求： ...
评级：0 浏览量：82 收藏量：0 资源大小：3.17MB 上传时间：2021-05-27

: _基于深度学习的乳腺癌病理图像自动分类1 引言癌症是威胁人类健康和生命的主要杀手之一，其中乳腺癌是女性中最常见的癌症，据世界卫生组织（WHO）下属的国际癌症研究中心
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: 基于深度学习的乳腺癌病理图像自动分类乳腺癌病理图像的自动分类具有重要的临床应用价值。基于人工提取特征的分类算法，存在需要专业领域知识、耗时费力、提取高质量特征困难等问题。为此，采用一种改进的深度卷积神经...
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: 病理图像颜色反卷积，颜色反卷积可应用于H-DAB图像和组织病理学中常用的染色剂（H-E,H AEC,FAST Red，DAB）颜色反卷积可应用于H-DAB图像和组织病理学中常用的染色剂（H-E,H AEC,FAST Red，DAB），广泛应用于免疫组化染色图像颜色分离。环境 #### Language de programmation : Python 2.7 #### Libs : numpy, matplotlib, ...
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: 基于弹性动量深度学习神经网络的果体病理图像识别基于弹性动量深度学习神经网络的果体病理图像识别，设计了深度学习神经网络的果蔬果体病理图像识别方法，基于对网络误差的传播分析，提出弹性动量的参数学习方法，以苹果为例进行果体病理图像的识别试验。
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: vit和cnn用于病理图像论文.pdf 。。。
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: 用逐步细调深度神经网络进行胃癌病理图像分类医学图像由于隐私性，用于深度神经网络的数据不可能有很多，另外医学图像专业性强，标注成本高。为了解决这些问题，本文提出了用逐步微调深度神经网络进行胃部病理图像分类的方法。
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: 建筑物提取matlab代码-MatDigitalPathology:支持数字病理图像分析的Matlab函数包含支持数字病理图像分析的 Matlab 函数和接口。它目前提供以下功能：颜色归一化彩色图像标准化以提高分割和特征提取算法的一致性，包括 Reinhard 归一化。颜色解卷积将彩色图像解卷积为代表成分染色的强度图像...
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: HistomicsUI：用于病理图像注释和分析的Girder插件组织，可视化和分析组织学图像。使用组织和管理整个幻灯片图像（WSI）文件。它具有专用的界面，用于选择WSI，手动添加注释以及对全部或部分图像运行分析和算法。 Girder提供身份验证，访问控制和多种存储选项，...
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