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NHL Pathological Image Classification Based on Hierarchical Local Information and GoogLeNet-Based Representations

机译:基于分层局部信息和基于GoogLeNet表示的NHL病理图像分类

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摘要

Background Accurate classification for different non-Hodgkin lymphomas (NHL) is one of the main challenges in clinical pathological diagnosis due to its intrinsic complexity. Therefore, this paper proposes an effective classification model for three types of NHL pathological images, including mantle cell lymphoma (MCL), follicular lymphoma (FL), and chronic lymphocytic leukemia (CLL).
机译:背景技术由于不同的非霍奇金淋巴瘤(NHL)固有的复杂性,因此准确分类是临床病理诊断的主要挑战之一。因此,本文针对三种类型的NHL病理图像提出了有效的分类模型,包括套细胞淋巴瘤(MCL),滤泡性淋巴瘤(FL)和慢性淋巴细胞性白血病(CLL)。

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