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基于神经网络的显微高光谱乳腺癌组织图像研究期刊论文

编号：

0e8b95fb-1fc4-4034-ad74-5c0ea502257a
作者：

郑欣;周梅;孙力;邱崧;于观贞;李庆利;
地址：

华东师范大学多维度信息处理上海市重点实验室;华东师范大学空间信息与定位导航上海市高校工程技术研究中心;上海中医药大学附属龙华医院肿瘤七科;
语种：

中文
期刊：

第二军医大学学报 ISSN：0258-879X 2018 年 39 卷 8 期 (886 - 891) ; 2018/8/20 0:00:00
收录：
关键词：

乳腺肿瘤神经网络显微高光谱图像组织病理学 breast neoplasms neural networks micro-hyperspectral image histopathology
摘要：

目的探索神经网络结合显微高光谱成像识别乳腺癌组织的可行性和应用价值。方法采用显微高光谱成像技术采集乳腺癌组织的图像数据,使用基于神经网络的显微高光谱乳腺癌组织图像分析方法,实现乳腺癌组织的自动分类和区域划分。提出数据预处理方法以提高图像的信噪比,利用神经网络训练图谱信息识别乳腺组织病变区域并突显以利于可视化。结果基于神经网络的显微高光谱的乳腺组织识别分析方法同时利用了图谱两个方面的特征,获得了比传统彩色病理图像更好的识别结果。结论基于神经网络的显微高光谱乳腺组织图像分析方法可以提供特征性的样本信息,是传统彩色病理图像的有效补充。在神经网络分析方法的支持下,将显微高光谱成像技术应用于乳腺癌组织的分析具有一定的应用前景。
推荐引用方式
GB/T 7714：

郑欣,周梅,孙力, 等. 基于神经网络的显微高光谱乳腺癌组织图像研究 [J].第二军医大学学报,2018,39(8):886-891.
APA：

郑欣,周梅,孙力,邱崧,&李庆利.(2018).基于神经网络的显微高光谱乳腺癌组织图像研究 .第二军医大学学报,39(8):886-891.
MLA：

郑欣, et al. "基于神经网络的显微高光谱乳腺癌组织图像研究" .第二军医大学学报 39,8(2018):886-891.

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基于神经网络的显微高光谱乳腺癌组织图像研究 期刊论文

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