组织病理图像相关论文
在目前皮肤肿瘤医学的临床诊断中,病理诊断是医生依据的绝对标准,而在肿瘤的早期阶段,病理诊断难度较大,且患者数量的增加速度远超......
临床上对癌症的组织病理诊断是所有诊断方式的金标准.由于病理医师的主观决策性,基于显微镜观察的诊断结果准确率不高.随着计算机......
胃癌是全球最常见的恶行肿瘤之一,由于癌症的异质性,胃癌的表型复杂多样,使得癌症的诊断和治疗十分困难,而且由于多数胃癌患者确诊......
数字组织病理学全幅图像为计算机化的定量分析提供了新的机遇,越来越多的研究发现基质形态结构和肿瘤微环境中的免疫细胞与癌变细......
组织病理图像分类在计算机辅助自动诊断下,能够提高诊断效率。随着深度学习的发展,卷积神经网络能够自动提取图像特征,并用于病医......
全载玻片数字扫描技术自1999年首次提出以来,在许多病理领域得到应用和验证。近年来,将先进的人工智能(artificial intelligence,A......
结肠腺癌是一种严重危害人们生命健康的常见癌症,作为癌症检测与诊断的关键环节,腺体分割在结肠腺癌计算机辅助诊断研究中至关重要......
全载玻片数字扫描技术自1999年首次提出以来,在许多病理领域得到应用和验证.近年来,将先进的人工智能(artificial intelligence,AI......
为实现对乳腺癌组织病理图像的准确自动分级,提出了一种改进的卷积神经网络,依次引入两种不同的卷积结构,以提高网络对病理图像的......
组织病理图像分类是计算机辅助疾病诊断(Computer Aided Diagnosis,CAD)系统中重要的组成部分。因组织病理图像病理信息多样、制作......
组织病理图像中阳性细胞比例的检测对癌症和肿瘤的定性和定级起决定作用。提出一种用于细胞准确计数的新的轮廓检测方法,针对组织......
近年,以深度学习技术为代表的人工智能(AI)正席卷各行各业,而AI框架有多种,多数采用深度卷积神经网络(CNN)技术结合迁移学习进行训......
数字组织病理学全幅图像为计算机化的定量分析提供新的机遇。越来越多的研究表明,肿瘤微环境中的免疫细胞与癌变细胞的相互作用是......
针对当前面向组织病理图像特征提取的字典学习方法中存在着学习的无病字典与有病字典相似程度高,判别性弱的问题,本文提出一种新的......
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......
提出一种基于方向梯度直方图(histograms of oriented gradient,HOG)特征和滑动窗口的细胞检测方法,能快速、高效、准确地检测高分......
在组织病理学图像中准确地检测细胞核的区域,尤其是粘连细胞核的区域检测,对医学图像中细胞核位置的精准分割、病变细胞的准确计数......
针对组织病理图像分类中样本特征之间具有高度相关性的问题,本文提出了一种基于低秩约束的判别性字典学习算法,并将其应用于组织病......
