【摘 要】
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乳腺癌作为目前最常见的癌症,严重危害着人体健康。组织病理学检查是乳腺癌诊断的“金标准”,通常依赖于经验丰富的病理学专家,近年来人工智能技术应用于数字病理图像中,帮助医生完成乳腺肿瘤识别工作,研究领域主要集中于对乳腺组织病理图像块的分型和细胞核的分割工作。根据分析组织病理全切片来进行乳腺癌诊断的研究还不够成熟,在此基础上,本文通过分析判断乳腺癌患者的前哨淋巴结全切片是否含有癌细胞转移,以辅助乳腺癌的
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乳腺癌作为目前最常见的癌症,严重危害着人体健康。组织病理学检查是乳腺癌诊断的“金标准”,通常依赖于经验丰富的病理学专家,近年来人工智能技术应用于数字病理图像中,帮助医生完成乳腺肿瘤识别工作,研究领域主要集中于对乳腺组织病理图像块的分型和细胞核的分割工作。根据分析组织病理全切片来进行乳腺癌诊断的研究还不够成熟,在此基础上,本文通过分析判断乳腺癌患者的前哨淋巴结全切片是否含有癌细胞转移,以辅助乳腺癌的病理诊断工作。主要包含以下三部分工作:（1）实现了组织病理全切片的预处理。根据组织病理切片的特点,采用基于阈值的大津法对组织区域进行提取,并在正常组织区域和病变区域进行随机采样获取图像块和标签。采用对比度受限自适应直方图均衡方法增强提取的图像块,有效突出了细胞的组织形态学特征。（2）实现了组织病理图像块的分割。将Res Net模型中的残差学习思想与UNet模型融合深浅层特征的优点结合,使用残差结构代替传统卷积结构,提出了R＿Unet网络模型,经验证R＿Unet模型收敛速度更快,对图像块的分割性能均优于U-Net模型,准确率和Dice值分别达到了92.6%和87.8%,同时模型参数量减少了73.3%。（3）实现了组织病理全切片的分类。提取组织病理切片概率热图的相关特征,构建了病变区域特征数据集。基于Stacking方式融合了三种不同的分类器并提出了新的集成模型,经验证新模型在准确率等指标上均优于单一分类器,召回率和AUC达到了96.9%和95.0%,实现组织病理全切片可以被较精准分类并降低漏检率。
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研究目的:本研究的目的就是比较垂直双钢板和平行双钢板这两种内固定方式在治疗肱骨远端粉碎性骨折的临床效果。研究方法:按照纳入标准和排除标准收集我院从2018年9月至2020年9月43例AO分型为C型的肱骨远端粉碎性骨折的患者,根据钢板放置方式的不同,将患者分为2组。其中平行组有患者21例,垂直组有患者22例。对符合纳入标准的患者统一行尺骨鹰嘴截骨入路,并进行双钢板固定。对比两组患者的手术时间、术中拍
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