在病理科，每一个诊断的准确性都直接关系到患者的治疗与康复，面对海量病理图像和复杂病例，如何高效、精确地进行诊断成为了一个挑战，这时，数学建模的引入为提升病理诊断的精确度提供了新的思路。
通过构建基于图像处理和机器学习的数学模型，我们可以对病理图像进行深度分析，自动识别细胞形态、组织结构等关键特征，从而辅助医生进行更准确的诊断，利用卷积神经网络（CNN）对HE染色切片进行特征提取，结合支持向量机（SVM）进行分类，可以显著提高肺癌、乳腺癌等疾病的早期诊断率。
数学建模在病理诊断中的应用并非一蹴而就，模型的构建需要大量的高质量数据作为支撑，同时还需要考虑模型的泛化能力、计算复杂度等因素，如何有效整合多源数据、优化模型结构、提高计算效率，是当前病理科医生与数学家共同面临的课题。
数学建模在病理诊断中的应用前景广阔，它不仅能够提升诊断的精确度，还能为个性化医疗提供有力支持，随着技术的不断进步和跨学科合作的深入，我们有理由相信，数学建模将在病理学领域发挥越来越重要的作用。
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