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    • 随着数字组织病理学机器的能力增长,存在对减轻找到这样的图像中的感兴趣结构的病理学专家的负担的增加的需要。数字组织病理学图像在大小方面可以是至少若干吉字节,并且其可以包含数百万感兴趣细胞结构。已经提出用于找到这样的图像中的结构的自动化算法,诸如主动轮廓模型(ACM)。ACM算法可以具有检测具有可变的颜色或者纹理分布的图像中的区域的困难。这样的区域常常在包含细胞核的图像中被找到,因为细胞核不总是具有均匀的外观。本申请描述了识别数字组织病理学信息中的不均匀的结构(例如,细胞核)的技术。建议使用诸如形状紧密度度量的形态变量来搜索预计算的超像素信息,以识(56)对比文件Radhakrishna Achanta et al..SLICSuperpixels Compared to State-of-the-ArtSuperpixel Methods《.IEEE Transactions onPattern Analysis and MachineIntelligence》.2012,第34卷(第11期),第2274-2281页.G. Windisch et al..Improvement oftexture based image segmentationalgorithm for HE stained tissue samples.《2013 IEEE 14th International Symposiumon Computational Intelligence andInformatics (CINTI)》.2014,第273-279页.