【摘 要】
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为了辅助病理医生快速高效诊断乳腺癌并提供乳腺癌预后信息,提出一种计算机辅助乳腺癌肿瘤病理自动分级方法。该方法使用深度卷积神经网络和滑动窗口自动检测病理图像中的细
【机 构】
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南京信息工程大学江苏省大数据分析技术重点实验室,江苏省肿瘤医院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61273259);江苏省“六大人才高峰”高层次人才项目(2013-XXRJ-019);江苏省自然科学基金资助项目(BK20141482)
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为了辅助病理医生快速高效诊断乳腺癌并提供乳腺癌预后信息,提出一种计算机辅助乳腺癌肿瘤病理自动分级方法。该方法使用深度卷积神经网络和滑动窗口自动检测病理图像中的细胞;随后综合运用基于稀疏非负矩阵分解的颜色分离、前景标记的分水岭算法以及椭圆拟合得到每个细胞的轮廓。基于检测到的细胞和拟合出的细胞轮廓,提取出肿瘤的组织结构特征和上皮细胞的纹理形状特征等共203维的特征,运用这些特征训练支持向量机分类器（SVM）,实现对病理组织图像自动分级。17位患者的49张H＆E染色的乳腺癌病理组织图像自动分级的100次十折交叉
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