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在許多疾病的病理學診斷中，細胞核的形狀、特征的變化是病變發生與否的重要依據，利用計算機智能分割出病理組織切片中的細胞核能為疾病診斷提供更多的參考。本研究將卷積神經網絡應用在乳腺癌病理組織切片圖像中的細胞核分割上。在對圖像進行光學預處理后，將其分割成多個小圖像輸入到改進的Alexnet模型中對模型進行訓練，使其能自動識別細胞核特征。隨后，將訓練后的模型用于測試集圖像的細胞核分割中，把圖像分割成多個小圖像讓模型并行處理，并最終整合所有的輸出結果生成一張完整的細胞核分割圖，達到細胞核分割的目的。結果表明，模型對訓練集中的細胞核識別率達到92%，訓練后的模型對人工標記圖像中并沒有標記出來的細胞核都能準確地識別出來，表明模型已成功的學習到細胞核的主要特征。最后，對測試集圖片進行分割的結果顯示，訓練后的模型成功地把病理組織切片圖像中的細胞核準確且快速地分割出來，證明這種切分圖像進行細胞核分割最后再整合的方法在保證準確性的同時也能提高計算效率。
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