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多特征融合高通量dPCR荧光图像识别
多特征融合高通量dPCR荧光图像识别
作者:
孙刘杰
刘丽
王文举
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
dPCR
深度学习
荧光图像
阳性点
摘要:
传统高通量dPCR荧光图像分析结果易因假阳性点与非特异性扩增而导致阳性点识别率较低,因而本文提出一种多特征融合高通量dPCR荧光图像识别方法(HDFINet),以提高阳性点识别准确性.首先,在特征融合部分引入自上而下结构,使得下层特征在顶层被更有效地利用.在自上而下结构中,使用通道注意力来分配荧光图像通道权重,并使用空间注意力来分配特征图中荧光图像像素相应权重,使得特征映射能够更好地响应荧光图像特征.然后,在RPN中使用自适应交并比IOU计算阳性点包围框置信度,减少阳性点信息丢失可能性.最后,ROI Align将荧光图像候选区域中阳性点特征重新固定尺寸后,输入至全连接层和全卷积层,进行类别与回归框回归,输出阳性点识别结果.本文提出的HDFINet网络具有较高识别率,可以有效地实现荧光图像阳性点识别,与YOLOv4、VF-Net、GROIE相比,本文方法综合指标F1最高,相比于经典的深度学习网络Mask R-CNN网络,本方法对阳性点识别真阳性率提高了1.13%,阳性预测值提高了0.36%,综合指标F1的值提高了0.75%.本文提出的HDFINet网络具有良好的识别性能,能够有效识别荧光图像阳性点,对其他荧光图像分析研究具有参考价值.
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内容分析
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文献信息
篇名
多特征融合高通量dPCR荧光图像识别
来源期刊
光学精密工程
学科
工学
关键词
dPCR
深度学习
荧光图像
阳性点
年,卷(期)
2022,(8)
所属期刊栏目
现代应用光学|Modern Applied Optics
研究方向
页码范围
928-937
页数
10页
分类号
TN253|TP212.3
字数
语种
中文
DOI
10.37188/OPE.20223008.0928
五维指标
传播情况
被引次数趋势
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献
(0)
共引文献
(0)
参考文献
(0)
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同被引文献
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二级引证文献
(0)
2022(0)
参考文献(0)
二级参考文献(0)
引证文献(0)
二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
dPCR
深度学习
荧光图像
阳性点
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
光学精密工程
主办单位:
中国科学院长春光学精密机械与物理研究所
中国仪器仪表学会
出版周期:
月刊
ISSN:
1004-924X
CN:
22-1198/TH
开本:
大16开
出版地:
长春市东南湖大路3888号
邮发代号:
12-166
创刊时间:
1959
语种:
chi
出版文献量(篇)
6867
总下载数(次)
10
总被引数(次)
98767
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