病理涂片图像分割技术研究文献综述

病理涂片图像分割是计算机辅助诊断(CAD)系统中至关重要的步骤，其目标是从背景中准确地识别和分离出感兴趣的区域，例如细胞核、细胞质和病变组织。

这项技术在疾病诊断、治疗方案制定和预后评估中发挥着至关重要的作用。

本文献综述首先介绍了病理涂片图像分割的相关概念，包括其定义、意义以及面临的挑战。

然后，本文重点概述了病理涂片图像分割技术的研究概况，涵盖了传统图像处理方法和近年来兴起的深度学习方法。

在传统方法方面，本文详细介绍了阈值分割法、边缘检测法、区域生长法等经典算法，并分析了它们的优缺点。

在深度学习方法方面，本文重点介绍了卷积神经网络(CNN)及其变体(如U-Net、SegNet、DeepLab)在病理涂片图像分割中的应用，并讨论了数据增强、模型训练和评价指标等关键问题。

此外，本文还探讨了病理涂片图像分割技术面临的挑战，例如图像质量差异大、目标形态多样、人工标注成本高等，并展望了未来的发展趋势，包括多模态数据融合、弱监督学习和可解释性等方向。

最后，本文对整个文献综述进行了总结，并强调了病理涂片图像分割技术在未来精准医疗中的巨大潜力。

关键词：病理涂片图像分割，计算机辅助诊断，深度学习，卷积神经网络，精准医疗

近年来，随着医疗信息化的快速发展，数字病理图像分析技术在临床诊断和病理研究中发挥着越来越重要的作用。