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圖像采集：首先，使用光學顯微鏡或電子顯微鏡對病理組織切片進行成像，生成高分辨率的數(shù)字圖像。這些圖像通常包含大量的細胞、組織結(jié)構(gòu)和病理特征。圖像預處理：對采集的圖像進行預處理，以提高圖像質(zhì)量。這包括去噪、對比度增強、直方圖均衡化等步驟，使圖像中的細節(jié)更清晰，便于后續(xù)的分析。圖像分割：使用計算機視覺技術(shù)，如閾值分割、區(qū)域生長、邊緣檢測或深度學習方法（如Ｕ－Ｎｅｔ或Ｍａｓｋ Ｒ－ＣＮＮ），將圖像分割成不同的組織區(qū)域，如細胞、血管、腫瘤等。特征提取：從分割后的圖像中提取特征，這些特征可能包括形狀、大小、紋理、顏色、密度等。這些特征可以是手動設(shè)計的，也可以是通過深度學習自動學習的。特征分析：對提取的特征進行統(tǒng)計分析或機器學習處理，以識別和區(qū)分不同的病理特征。這可能涉及到監(jiān)督學習（如支持向量機、隨機森林或深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）或無監(jiān)督學習（如聚類分析）。模型訓練與診斷：如果系統(tǒng)是基于機器學習的，需要使用已標記的病理圖像數(shù)據(jù)集進行模型訓練，以便模型能夠?qū)W習和識別不同病理狀態(tài)的特征。訓練好的模型可以用于對新的病理圖像進行自動診斷或分類。結(jié)果評估與反饋：系統(tǒng)會輸出診斷結(jié)果，并通過比較與病理學家的診斷，評估其準確性和可靠性。如果有必要，模型會根據(jù)反饋進行持續(xù)的優(yōu)化和更新。報告生成：最后，系統(tǒng)會生成詳細的病理報告，包括圖像、分析結(jié)果和可能的診斷建議，供醫(yī)生參考和決策。
（文章來源于東方醫(yī)療器械網(wǎng)）
