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,
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