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摘要
乳腺癌肿瘤细胞(MCF-7)的研究对乳腺癌的诊断和治疗具有重要意义。相比其他的语义分割模型，UNet网络在医学影像领域具有更加优秀的表现。为了将人工智能技术用于辅助诊断，该文结合深度学习和卷积神经网络理论，搭建了基于UNet卷积神经网络的乳腺癌肿瘤细胞分割模型。该文使用CMOS相机采集混有人体红细胞的乳腺癌肿瘤细胞图像，通过labelme软件对采集的细胞图像进行轮廓标注等处理，提取出细胞区域，使用UNet神经网络训练并测试。结果表明，肿瘤细胞图像分割准确率达到91%，精准率达到89%。
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