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自動化的顯微圖像組織分析與辨識軟件分析
為了減輕臨床病理篩檢分析工作的負擔量，且提供人為分析不易估算的影像資訊，
借助自動化的組織分析與辨識系統(tǒng)的發(fā)展，提供組織影像的分析資訊，以輔助經(jīng)驗不足之病理師進行組織的判讀；
另一方面，藉由本研究所發(fā)展之系統(tǒng)，減少病理師在長時間注視顯微影像下，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)對五種甲狀腺組織進行特征量化，.并以區(qū)別分析配合馬可夫隨機域的方法
，進行棋格影像分類。此方法之建構包含訓練階段及辨識階段。
透過影像處理及統(tǒng)計理論的技巧，分析甲狀腺組織的影像特征，并建立分類法則；
另外運用分類正確之結果建立修正模組所需之參數(shù)。在辨識階段對異質性的組織影像，
以建立之分類器與修正模組進行分析。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，
并將其分為訓練樣本群組與測試樣本群組，對系統(tǒng)效能進行測試與評估，
結果顯示系統(tǒng)的準確度達96%，證明本研究演算法具有良好效能，分析結果可提供臨床研究之參考。
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