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组织横截面和笔记标记的图像分割
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
我们开发了一个基于卷积神经网络的组织和笔迹分割模型，通过对200张H&E染色WSI数据集的训练，在组织分割和笔迹分割方面取得了较高的准确性。我们还提出了一种基于聚类的后处理方法，用于分离交叉部分，并证明该方法对于常见的玻片和扫描伪影具有鲁棒性。我们将经过训练的模型参数和后处理方法以SlideSegmenter的Python软件包公开发布。
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关键要点
- 开发了基于卷积神经网络的组织和笔迹分割模型。
- 通过对200张H&E染色WSI数据集的训练，取得了较高的准确性。
- 提出了一种基于聚类的后处理方法，用于分离交叉部分。
- 该后处理方法对常见的玻片和扫描伪影具有鲁棒性。
- 将训练好的模型参数和后处理方法以SlideSegmenter的Python软件包公开发布。
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