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基于卷积神经网络的病理细胞核分割
基于卷积神经网络的病理细胞核分割
作者:
吴宇雳
李渊强
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
病理图像
细胞核分割
卷积神经网络
颜色归一化
摘要:
针对病理图像中细胞核的精准分割问题,结合全卷积网络框架和高分辨率网络框架的特点,提出一种卷积网络对细胞核进行自动精准地分割;基于稀疏非负矩阵分解的方法将具有严重颜色分布差异的病理图像进行颜色分布归一化,以归一化后的图像为输入,利用所提出的卷积网络对细胞核进行分割;该网络通过减少下采样算子的使用,使图像信息在前向计算过程中不会过分丢失,并使用扩张卷积扩大深层神经元的局部感受野尺度大小;所采用的分割方案在2017年MICCAI病理数字图像分割数据集中达到0.848的平均dice分数;实验表明,融合全卷积网络框架和高分辨率网络框架的卷积网络在病理图像中实现了细胞核自动精准的分割,可以有效减轻影像医师的工作负担.
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分割
卷积神经网络
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逐像素
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卷积神经网络
图像分割
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级联卷积神经网络
内容分析
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引文网络
相关学者/机构
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期刊文献
内容分析
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相关文献总数
(/次)
(/年)
文献信息
篇名
基于卷积神经网络的病理细胞核分割
来源期刊
重庆工商大学学报(自然科学版)
学科
医学
关键词
病理图像
细胞核分割
卷积神经网络
颜色归一化
年,卷(期)
2019,(3)
所属期刊栏目
研究方向
页码范围
67-71
页数
5页
分类号
R312|TP183
字数
4093字
语种
中文
DOI
10.16055/j.issn.1672-058X.2019.0003.012
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
吴宇雳
南京理工大学理学院
2
2
1.0
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李渊强
南京理工大学理学院
2
2
1.0
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传播情况
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引文网络
引文网络
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二级参考文献(0)
2019(1)
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二级引证文献(0)
2019(1)
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2020(1)
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二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
病理图像
细胞核分割
卷积神经网络
颜色归一化
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
重庆工商大学学报(自然科学版)
主办单位:
重庆工商大学
出版周期:
双月刊
ISSN:
1672-058X
CN:
50-1155/N
开本:
16开
出版地:
重庆市南岸区学府大道21号
邮发代号:
创刊时间:
1983
语种:
chi
出版文献量(篇)
3397
总下载数(次)
6
总被引数(次)
14776
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