基于随机森林引导边界构建的组织病理学图像腺体分割

癌症分级对于了解其扩散程度十分重要。在分级之前，腺体结构的分割很重要。手动分割耗时且存在观察者偏差。因此，需要一种自动化过程来分割腺体结构。这些腺体在形状、大小和纹理上表现出很大差异。这使得该任务具有挑战性，因为仅使用形态学操作和常规分割机制无法分割腺体。在本项目中，我们提出一种方法，检测腺体的边界上皮细胞，然后采用一种新颖的方法构建完整的腺体边界。随后可获取边界内的区域以得到分割的腺体区域。