基于改进U-Net的细胞核分割方法

摘要：

细胞核的形状、纹理和空间分布等信息能够为各类疾病诊断提供重要的参考信息,对细胞核的准确分割是疾病诊断中的关键步骤.针对细胞核形状多样、边界模糊和重叠等问题,提出一种基于改进U-Net的细胞核分割方法.首先,利用并联空洞卷积模块和串联空洞卷积模块改进Inception-ResNet的性能,扩大U-Net卷积核的感受野;其次,提出一种采用全局最大池化和全局平均池化的残差注意力机制,同时获得局部特征和全局特征.实验结果表明,与现有细胞核分割方法相比,所提出的细胞核分割方法能够对细胞核进行准确分割.

关键词：Inception-ResNet、残差注意力、U-net、细胞核分割

所属期刊栏目：18

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：宁夏大学新华学院科学研究基金项目20XHKY04

在线出版日期：2022-12-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：4-6