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基于改进的Mask R-CNN的染色体图像分割框架
基于改进的Mask R-CNN的染色体图像分割框架
作者:
冯涛
张跃飞
陈斌
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
卷积神经网络
实例分割
Mask R-CNN
染色体图像分割
图像分割
非极大值抑制
交并比
摘要:
针对染色体图像的人工分割耗时费力且当前自动分割方法精度不佳的问题,基于改进的Mask R-CNN提出了一种染色体图像分割框架——Mask Oriented R-CNN,引入方向信息对染色体图像进行实例分割.首先,新增有向包围框回归分支,以预测紧实包围框并获取方向信息;然后,提出新的交并比(IoU)度量——角度加权交并比(AwIoU),从而结合方向信息与边的关系以改进冗余包围框的判据;最后,实现有向卷积通路结构,通过拷贝掩模分支通路并依据实例的方向信息选择训练路径来减少掩模预测中的干扰.实验结果表明,相较于基准模型Mask R-CNN,Mask Oriented R-CNN在IoU阈值为0.5时的平均精度均值指标提升了10.22个百分点,IoU阈值为0.5~0.95时的平均指标提升了4.91个百分点.研究结果显示,Mask Oriented R-CNN框架相较于基准模型取得了更好的染色体图像分割结果,有助于实现染色体图像自动分割.
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文献信息
篇名
基于改进的Mask R-CNN的染色体图像分割框架
来源期刊
计算机应用
学科
工学
关键词
卷积神经网络
实例分割
Mask R-CNN
染色体图像分割
图像分割
非极大值抑制
交并比
年,卷(期)
2020,(11)
所属期刊栏目
虚拟现实与多媒体计算
研究方向
页码范围
3332-3339
页数
8页
分类号
TP183|TP391.4
字数
语种
中文
DOI
10.11772/j.issn.1001-9081.2020030355
五维指标
传播情况
被引次数趋势
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
卷积神经网络
实例分割
Mask R-CNN
染色体图像分割
图像分割
非极大值抑制
交并比
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
计算机应用
主办单位:
四川省计算机学会
中国科学院成都分院
出版周期:
月刊
ISSN:
1001-9081
CN:
51-1307/TP
开本:
大16开
出版地:
成都237信箱
邮发代号:
62-110
创刊时间:
1981
语种:
chi
出版文献量(篇)
20189
总下载数(次)
40
总被引数(次)
209512
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