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华中科技大学硕士学位论文
摘要
基于免疫组织化学图像对肿瘤标志物进行检测与分析的人体组织病理学检查是
疾病诊断的“金标准”。但免疫组化图像存在数据规模庞大、标注数据少、成像维
度多、组织结构尺度多、环境多样性及病理医生操作主观因素等问题，限制了现有
的图像处理技术在免疫组化图像上的应用。为此，本文提出基于自监督迁移学习的
细胞核分割方法以及基于图卷积神经网络的结直肠癌免疫组化图像分级诊断模型，
为结直肠癌病理诊断和分析提供有效的辅助信息。
首先对原始
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