基于深度学习的数字病理图像分割综述与展望.pptx
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基于深度学习的数字病理图像分割综述与展望随着数字病理学的发展,数字病理图像分割成为重要的研究领域,其目的是将数字病理图像分离成有意义的区域,以便于医学研究和临床实践。传统的数字病理图像分割方法通常需要手动标记或使用基于规则的方法,显著降低了分割效率和准确性。近年来,深度学习技术的发展和广泛应用,为数字病理图像分割带来了新的解决方案。本文将介绍基于深度学习的数字病理图像分割的相关研究进展和应用。首先,我们将介绍数字病理图像的特点和现有数字病理图像分割方法的局限性。其次,我们将详细讨论基于深度学习的数字病理图
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