乳腺癌组织中染色胶原底物 RNAscope 的灰度纹理特征分割
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。此研究探讨了灰度纹理特征在乳腺癌组织中自动分割和分类 RNAscope 转录本位置的有用性，结果显示出灰度纹理特征的潜力，因其在自动化 RNAscope 定量方面与专家注释者表现相似（F1 得分：0.571 vs. 专家间 F1 得分：0.596），从而适用于病理学工作流程中的 RNAscope 定量分析。
本研究使用深度学习构建了肿瘤预后分类模型，通过组织病理学图像进行早期癌症诊断。结果显示卷积模型表现优于多层感知器模型。引入了ResNet50和InceptionNet模型，并使用数据增强。最后探索了迁移学习和分割应用于理解特定特征的未来方向。
