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自動(dòng)化的顯微圖像組織分析與辨識(shí)軟件分析
為了減輕臨床病理篩檢分析工作的負(fù)擔(dān)量，且提供人為分析不易估算的影像資訊，
借助自動(dòng)化的組織分析與辨識(shí)系統(tǒng)的發(fā)展，提供組織影像的分析資訊，以輔助經(jīng)驗(yàn)不足之病理師進(jìn)行組織的判讀；
另一方面，藉由本研究所發(fā)展之系統(tǒng)，減少病理師在長(zhǎng)時(shí)間注視顯微影像下，因視覺疲勞所造成的誤判；
提供人為判讀不易量化的參數(shù)，結(jié)果亦可作為臨床研究的參考依據(jù)。
提出以影像參數(shù)與紋理參數(shù)對(duì)五種甲狀腺組織進(jìn)行特征量化，.并以區(qū)別分析配合馬可夫隨機(jī)域的方法
，進(jìn)行棋格影像分類。此方法之建構(gòu)包含訓(xùn)練階段及辨識(shí)階段。
透過(guò)影像處理及統(tǒng)計(jì)理論的技巧，分析甲狀腺組織的影像特征，并建立分類法則；
另外運(yùn)用分類正確之結(jié)果建立修正模組所需之參數(shù)。在辨識(shí)階段對(duì)異質(zhì)性的組織影像，
以建立之分類器與修正模組進(jìn)行分析。采用臨床拍攝之任意100張具正常組織或腫瘤組織之影像樣本，
并將其分為訓(xùn)練樣本群組與測(cè)試樣本群組，對(duì)系統(tǒng)效能進(jìn)行測(cè)試與評(píng)估，
結(jié)果顯示系統(tǒng)的準(zhǔn)確度達(dá)96%，證明本研究演算法具有良好效能，分析結(jié)果可提供臨床研究之參考。
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