深度学习病理图像分类

深度学习在病理图像分类中发挥了重要作用。通过对病理图像进行数字化扫描并应用深度学习技术，可以实现对心脑病、乳腺癌、前列腺癌等疾病的良恶性分级诊断。深度学习网络的编码器 - 解码器模型，如U-Net和V-Net，以及其他变种网络已经广泛应用于病理图像的语义分割任务。此外，针对大脑神经元图像，还提出了深度上下文分割网络和残差反卷积分割网络等模型。深度学习技术的强大特征学习能力和设计灵活性，为数字病理量化分析提供了突破性的解决方案。在病理诊断和分析过程中，深度学习技术可以用于显微解剖结构的分割，从而实现可视化组织基元形态、计算与病变相关的定量化指标、定位感兴趣区域以及辅助制定外科手术方案等应用。然而，由于病理图像的背景结构复杂、组织基元高密度分布、粘连重叠等挑战，实现精准的实例分割仍然是一个具有挑战性的问题。<em>1</em><em>2</em><em>3</em>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [毕业设计-基于深度学习的病理图像细胞核分割](https://blog.csdn.net/qq_37340229/article/details/129930176)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [毕业设计-基于深度学习的数字病理图像分割](https://blog.csdn.net/qq_37340229/article/details/128427875)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}} ] [.reference_item]
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