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Flask+Vue前后端分离最佳实践
Flask+Vue前后端分离最佳实践-前端工程
用卷积神经网络代替病理专家和医护人员,识别出病理图像中所有带恶性病灶的区域。若存在恶性病灶,可快速精准判断出病灶大小及扩散程度,帮助患者确定肿瘤的侵略性分级。 使用的数据是真实的复现浸润性导管癌(IDC)病理检查图像,由搭载标本的整体载玻片按40倍放大扫描而来,图像的数据集样本量在27w,像素大约在200w~400w之间。