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基于 ResNet-34 主干网络增强 U-Net 的乳腺癌组织病理图像细胞核分割研究

乳腺癌诊断依赖精准细胞核分割，然人工分析耗时易错。本研究采用 U-Net 架构结合 ResNet-34、VGG-16、Inception-v3 主干，利用 BreCaHad 等数据集，通过数据增强与组合损失函数优化分割。结果显示 ResNet-34 主干 U-Net 的 IoU 达 0.795，为 CAD 工具开发提供新方向。 乳腺癌 ...