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自动化的显微图像组织分析与辨识软件分析
为了减轻临床病理筛检分析工作的负担量，且提供人为分析不易估算的影像资讯，
借助自动化的组织分析与辨识系统的发展，提供组织影像的分析资讯，以辅助经验不足之病理师进行组织的判读；
另一方面，藉由本研究所发展之系统，减少病理师在长时间注视显微影像下，因视觉疲劳所造成的误判；
提供人为判读不易量化的参数，结果亦可作为临床研究的参考依据。
提出以影像参数与纹理参数对五种甲状腺组织进行特征量化，.并以区别分析配合马可夫随机域的方法
，进行棋格影像分类。此方法之建构包含训练阶段及辨识阶段。
透过影像处理及统计理论的技巧，分析甲状腺组织的影像特征，并建立分类法则；
另外运用分类正确之结果建立修正模组所需之参数。在辨识阶段对异质性的组织影像，
以建立之分类器与修正模组进行分析。采用临床拍摄之任意100张具正常组织或肿瘤组织之影像样本，
并将其分为训练样本群组与测试样本群组，对系统效能进行测试与评估，
结果显示系统的準确度达96%，证明本研究演算法具有良好效能，分析结果可提供临床研究之参考。
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