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基于深度学习模型的肿瘤病理学数据分类研究
摘要
癌症作为全世界人民的天敌,严重危害着人们的健康。不论是从发病率还是死亡率看,乳腺癌和肺癌都位居前列。由于癌症发病率的不同和患者特异性治疗的选择,癌症的分期和分级变得越来越复杂。对单个病例的详细分析可能需要多个染色的载玻片。然而,组织病理学图像的临床分析对于病理学家来说需要花费大量的精力和时间,并且容易出错。此外,不同的病理学家对相同病理幻灯片所得出的一致率也不同,这种分歧可能导致患者治疗的重大变化。此外,同种癌症的不同亚型在病理图像上可能极其相似,这就需要我们采用新的方法来提高分类准确率,代替传统病理学家耗时准确率低的分辨方法。
利用计算机辅
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