乳腺癌病理图像特征提取方法研究综述

石静文; 李嘉

首页> 中文期刊> 《机电工程技术》 >乳腺癌病理图像特征提取方法研究综述

乳腺癌病理图像特征提取方法研究综述

开具论文收录证明 >>

期刊封面封底目录下载 >>

文献代查 >>

页面导航

摘要
著录项
相似文献
相关主题

摘要

乳腺癌是女性最多见和死亡率最高的癌症之一,因此乳腺癌的早期筛查与诊断非常有必要,不仅能及时发现隐患,而且可以有效提高患者的存活率。乳腺癌病理图像的特征提取和分类已经成为医学图像处理研究领域的热点,如何准确、高效地检测乳腺癌也成为重要研究内容之一。按照是否需要人工提取乳腺癌病理图像特征,将乳腺癌病理图像特征提取算法分为两大类,分别是基于纹理、形态特征等的传统人工特征提取方法和基于深层神经网络的自动特征提取方法。介绍了几种乳腺癌病理图像相关数据集,然后总结归纳了近几年乳腺癌病理图像特征提取算法的研究进展,并分析了其优缺点,最后,得出乳腺癌病理图像特征提取研究的结论,并对乳腺癌病理图像特征提取的未来发展趋势进行了展望。

著录项

来源
《机电工程技术》 |2022年第4期|16-19|共4页
作者
石静文; 李嘉;
展开▼
作者单位

五邑大学智能制造学部;

展开▼
原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TP391.41;
关键词
乳腺癌病理学图像; 数据集; 特征提取算法;

相似文献

中文文献
外文文献
专利

1. 乳腺癌组织病理学图像分类方法研究综述 [J] . 满芮 ,杨萍 ,季程雨 . 计算机科学 . 2020,第0z2期
2. 高光谱图像特征提取方法研究综述 [J] . 姜一河 ,王涛 ,常红伟 . 电光与控制 . 2020,第010期
3. 图像特征提取方法的综述 [J] . 王志瑞 ,闫彩良 . 吉首大学学报（自然科学版） . 2011,第005期
4. 基于深度学习的乳腺癌病理图像分类研究综述 [J] . 李华 ,杨嘉能 ,刘凤 . 计算机工程与应用 . 2020,第013期
5. 研究60～69岁与70岁以上老年乳腺癌患者的临床病理特点及其治疗方法 [J] . 雍伟 ,徐红梅 . 中国医学工程 . 2015,第001期
6. 基底样型乳腺癌的临床病理分析及乳腺癌免疫组化分型与预后的相关研究 [C] . 喻林 ,李大力 ,沈旭霞 . 中华医学会病理学分会第十七次学术会议暨首届中国病理年会 . 2011
7. 基于深度学习的乳腺癌病理图像辅助诊断方法研究 [A] . 游泽军 . 2021

乳腺癌病理图像特征提取方法研究综述

摘要

著录项

相似文献

相关主题

期刊订阅