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病理切片



 


        公开数据集,淋巴组织切片共220k张。

 

        病理切片图像尺寸巨大,通常可以达到每张图片几十万乘几十万像素。在这样大的图片上找到癌症区域需要消耗医生大量的时间和精力。因此,自动癌症检测十分重要。为了更好地自动处理这些图片,学者们将这些图片切分成小块,通过综合各个小块的结果,在大的病理切片图上得到癌症区域。为了让小块之间有更多的联系,学者们提出了有上下文信息的切分方法。该研究,希望通过提高有上下文信息的切片癌症识别准确率,从而在大病理切片上得到更准确的癌症区域。

 

       上下文信息虽然让小图片融合成大图时有更好的连续性,但这种人工添加的规则在小块分类的时候,容易让分类器混淆。因此本研究主要致力于将先验信息融入分割过程,使得算法明白人为设置的约束,在小块上得到更高的癌症识别准确率。