OpenCV癌细胞医学图片的特徵如何做侦测圈选分类

不知道现在台湾的AI有没有已经做到癌细胞医学图片的特徵侦测圈选跟分类

目前看到云象科技与林口长庚医院开发的鼻咽癌AI侦测模组准确率已达97%

从显微镜取得病理玻片数位化後，影像解析度会非常高，每张的解析度高达几十亿画素，高解析度数位病理影像的档案大小，远高於GPU内建记忆体，只能切割影像为数个小区块，来训练AI模型，当医生先标注完数位玻片中的癌症区域後便将该区域切割为每张256×256的小区块，再由医生进一步标注(特徵)每个小区域的细胞，再分批将切割後的档案提供给深度学习神经网路CNN，来学习辨识癌症

先不说後期的CNN训练,OpenCV有没有办法能够取代医生第二部要标记(特徵)的小区域的细胞或是癌细胞从而制作出癌细胞的特徵侦测圈选甚制可以做到分类?分类我想应该是CNN模型训练完成之後就可以进行分类了吧

还是比较注重问题在於OpenCV有没有办法做到细胞甚至癌细胞的特徵侦测及圈选

出自
https://www.ithome.com.tw/news/129979