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。
Automatic cell segmentation 本文提出了一种两级分割的方法来获得高维肾细胞癌组织病理图像的细胞结构。首先,使用简单线性迭代聚类(SLIC)方法将图像分割为超像素。然后,用最先进的基于聚类的分割算法对获得的超像素点进行聚类,找到组成细胞核的相似超像素点。此外,还比较了基于全局聚类的分割方法和基于局部区域的超像素分割方法。结果表明,