12.4 深度学习在组织病理图像分割与分类中的应用

文档摘要

12.4 深度学习在组织病理图像分割与分类中的应用 12.4 深度学习在组织病理图像分割与分类中的应用在数字病理学的浪潮中，深度学习已然成为推动组织病理图像智能分析的核心引擎。如果说传统病理诊断依赖的是显微镜下人眼对细胞形态、组织结构和染色特征的经验性判断，那么计算病理（Computational Pathology）则试图将这一过程转化为可量化、可复现、可扩展的数据驱动范式。其中，图像分割与图像分类作为两大基础任务，构成了从像素到诊断决策的关键桥梁。深度学习，特别是卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）及其衍生架构，在这两项任务中展现出前所未有的性能与潜力。