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在許多疾病的病理學(xué)診斷中，細(xì)胞核的形狀、特征的變化是病變發(fā)生與否的重要依據(jù)，利用計(jì)算機(jī)智能分割出病理組織切片中的細(xì)胞核能為疾病診斷提供更多的參考。本研究將卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用在乳腺癌病理組織切片圖像中的細(xì)胞核分割上。在對(duì)圖像進(jìn)行光學(xué)預(yù)處理后，將其分割成多個(gè)小圖像輸入到改進(jìn)的Alexnet模型中對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練，使其能自動(dòng)識(shí)別細(xì)胞核特征。隨后，將訓(xùn)練后的模型用于測(cè)試集圖像的細(xì)胞核分割中，把圖像分割成多個(gè)小圖像讓模型并行處理，并最終整合所有的輸出結(jié)果生成一張完整的細(xì)胞核分割圖，達(dá)到細(xì)胞核分割的目的。結(jié)果表明，模型對(duì)訓(xùn)練集中的細(xì)胞核識(shí)別率達(dá)到92%，訓(xùn)練后的模型對(duì)人工標(biāo)記圖像中并沒有標(biāo)記出來(lái)的細(xì)胞核都能準(zhǔn)確地識(shí)別出來(lái)，表明模型已成功的學(xué)習(xí)到細(xì)胞核的主要特征。最后，對(duì)測(cè)試集圖片進(jìn)行分割的結(jié)果顯示，訓(xùn)練后的模型成功地把病理組織切片圖像中的細(xì)胞核準(zhǔn)確且快速地分割出來(lái)，證明這種切分圖像進(jìn)行細(xì)胞核分割最后再整合的方法在保證準(zhǔn)確性的同時(shí)也能提高計(jì)算效率。
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