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约瑟夫•Smolle彼得Kahofer, ”自动检测组织结缔组织的反分析和分类和回归树”,分析细胞病理学, 卷。23, 文章的ID626382年, 6 页面, 2001年。 https://doi.org/10.1155/2001/626382
自动检测组织结缔组织的反分析和分类和回归树
收到了
2001年5月01
接受
2002年2月15日
文摘
客观的购物车:评价的可行性(分类和回归树)过程的微观结构的识别组织反分析。方法:数字显微图像的彩色幻灯片)正常人类的皮肤和原发性恶性黑色素瘤与定期分布式广场功能测量面具(元素)和灰度值,纹理和颜色特征在每个面具都被记录下来。交互式学习,元素标记为代表的网状真皮结缔组织,其他组织组件或背景。随后,车模型是基于这些数据集。结果:购物车的实现分类规则到图像分析程序显示在一个独立的测试集94.1%的元素分为网状真皮结缔组织的正确标示。自动测量总额的组织和结缔组织的数量在一个幻灯片显示高重现性(r= 0.97,r分别为= 0.94;p < 0.001)。结论:购物车程序组织反分析收益率简单和可再生的组织元素的分类规则。
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