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信息技术21年12期

基于 iOS 的病理图像分析软件的设计
周懿菲,陈煜庞,沈鸿龙,傅炜成,徐博宇
(广东东软学院 计算机学院,广东 佛山 528225)

摘  要:随着数字化病理学技术的不断发展,计算机视觉与医学影像领域吸引了越来越多的关注。社会经济快速发展、工业化进程加快,我国患有肿瘤的人也日益增多,随之而来的是病理医生的巨大工作量,因此,计算机辅助医生进行病理分析具有重要意义。文章介绍了一种全新的病理图像分析系统,增加了其智能化的程度,具有更强的图像分析和处理功能,并采用了交互性极好的 iOS 系统,实现了病理图像的智能分析功能。


关键词:iOS;软件设计;病理图像;神经网络



DOI:10.19850/j.cnki.2096-4706.2021.12.003


基金项目:2021 年广东省大学生创新创业 训练计划项目(S202112574006)


中图分类号:TP311                                        文献标识码:A                                         文章编号:2096-4706(2021)12-0010-04


Design of Pathological Image Analysis Software Based on iOS

ZHOU Yifei, CHEN Yupang, SHEN Honglong, FU Weicheng, XU Boyu

(School of Computing, Neusoft Institute Guangdong, Foshan 528225, China)

Abstract: With the continuous development of digital pathology technology, the field of computer vision and medical imaging has attracted more and more attention. With the rapid development of social economy and the acceleration of industrialization, the number of people with tumors in China is also increasing, followed by the huge workload of pathologists. Therefore, computer-aided pathological analysis is of great significance. This paper introduces a new pathological image analysis system, its intelligence has been enhanced, has stronger image analysis and processing functions, and IOS system with excellent interaction is adopted to realize the intelligent analysis function of pathological images.

Keywords: iOS; software design; pathological image; neural network


参考文献:

[1] 李俊薇 . 基于生成对抗网络的病理图像分析及应用 [D]. 南京:南京航空航天大学,2020.

[2] 叶美华,盛弘强,王怡栋,等 . 数字病理学的发展对医学教 育和临床诊断的作用 [J]. 中华病理学杂志,2012,41(1):66-68.

[3] 马鑫,耿道颖 . 深度学习应用于病理图像诊断的研究进展 [J]. 上海医学,2020,43(5):302-306.

[4] 刁颂辉 . 基于卷积神经网络的数字组织病理图像分类算法 研究 [D]. 深圳:中国科学院大学(中国科学院深圳先进技术研究 院),2020.

[5] 王睿乔 . 基于 iOS 手机客户端的病理图像分析软件 [D]. 哈尔滨:哈尔滨工业大学,2019.


作者简介:周懿菲(2000—),女,汉族,广东增城人,本 科在读,研究方向:软件工程;陈煜庞(2000—),男,汉族,广 东揭阳人,本科在读,研究方向:软件工程;沈鸿龙(2000—), 男,汉族,广东湛江人,本科在读,研究方向:软件工程;傅炜成 (2000—),男,汉族,广东云浮人,本科在读,研究方向:软件 工程;徐博宇(1998—),男,汉族,广东潮州人,本科在读,研 究方向:软件开发。