计算机深度学习与智能图像诊断对胃高分化腺癌病理诊断的价值

随着计算机技术的发展, 机器学习被深入研 究并应用到各个领域, 机器学习在医学中的 应用将转换现在的医学模式, 利用机器学习 处理医学中庞大数据可提高医生诊断准确 率, 指导治疗, 评估预后. 机器学习中的深度 学习已广泛应用在病理智能图像诊断方面, 目前在有丝分裂检测, 细胞核的分割和检测, 组织分类中已取得较好成效. 在病理组织学 上, 胃高分化腺癌因其组织结构和细胞形态 异型性小, 取材标本表浅等原因容易漏诊. 现有的早期胃癌的病理智能图像诊断系统 中没有关于腺腔圆度的研究, 圆度测量可以 将腺腔结构的不规则, 腺腔扩张等特征转换 为具体数值的定量指标, 通过数值大小来进 行诊断分析, 为病理诊断提供参考价值.

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 网 络 模 型 ，实 现 了 乳 腺 癌 病 理 图 像的自动分类;同时，利用数据增强和迁移学习方法，有效避免了深度学习模型受样本量限制时易出现的过拟合问 题。实验结果表明，该方法的识别率可达到 91%，且具有较好的鲁棒性和泛化性

Linux command line

Linux Command line English and Chinese

IOS游戏开发实战入门

cocos2d 实战入门 。 从objectiveC 讲起，进阶到实际项目中运用的知识。

数电课程设计报告-抢答器

一分关于 抢答器的数字电路设计。里面有详细的试验程序。电路搭接图、

数电课程设计报告-多路彩灯

数字电路课程设计的实验报告：讲解了一份关于制作多路彩灯的程序流程图。内容详细，方便易懂。