【深度学习】利用神网框架分割病理切片中的癌组织（胃）

文章目录
1 数据描述
2 思路
3 准备数据
4 构建模型
5 模型优化
6 程序执行
7 观察结果

1 数据描述

初赛选取癌病理切片，为常规 HE 染色，放大倍数 20, 图片大小为 2048×2048 像素，比赛数据为整体切片的部分区域，tif 格式。比赛不允许使用外部数据。初赛选取 100 个病人案例（部分为癌症、部分为非癌症），共计 1000 张病理切片图片，训练集数量 700 张，测试集数量 300 张。

病理专家将数据标记（双盲评估+验证）为有无癌症，并用线条画出肿瘤区域轮廓。原始数据以及标注数据内容如下：

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