圖像采集：首先，使用光學(xué)顯微鏡或電子顯微鏡對病理組織切片進(jìn)行成像，生成高分辨率的數字圖像。這些圖像通常包含大量的細胞、組織結構和病理特征。圖像預處理：對采集的圖像進(jìn)行預處理，以提高圖像質(zhì)量。這包括去噪、對比度增強、直方圖均衡化等步驟，使圖像中的細節更清晰，便于后續的分析。圖像分割：使用計算機視覺(jué)技術(shù)，如閾值分割、區域生長(cháng)、邊緣檢測或深度學(xué)習方法（如Ｕ－Ｎｅｔ或Ｍａｓｋ?。遥茫危危?，將圖像分割成不同的組織區域，如細胞、血管、腫瘤等。特征提?。簭姆指詈蟮膱D像中提取特征，這些特征可能包括形狀、大小、紋理、顏色、密度等。這些特征可以是手動(dòng)設計的，也可以是通過(guò)深度學(xué)習自動(dòng)學(xué)習的。特征分析：對提取的特征進(jìn)行統計分析或機器學(xué)習處理，以識別和區分不同的病理特征。這可能涉及到監督學(xué)習（如支持向量機、隨機森林或深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )）或無(wú)監督學(xué)習（如聚類(lèi)分析）。模型訓練與診斷：如果系統是基于機器學(xué)習的，需要使用已標記的病理圖像數據集進(jìn)行模型訓練，以便模型能夠學(xué)習和識別不同病理狀態(tài)的特征。訓練好的模型可以用于對新的病理圖像進(jìn)行自動(dòng)診斷或分類(lèi)。結果評估與反饋：系統會(huì )輸出診斷結果，并通過(guò)比較與病理學(xué)家的診斷，評估其準確性和可靠性。如果有必要，模型會(huì )根據反饋進(jìn)行持續的優(yōu)化和更新。報告生成：最后，系統會(huì )生成詳細的病理報告，包括圖像、分析結果和可能的診斷建議，供醫生參考和決策。

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