基于改进U-Net的宫颈细胞核图像分割

来源 :计算机系统应用 | 被引量 : 1次 | 上传用户：zy657592895zy

【摘要】

：

原始的U-Net采用跳跃结构结合高低层的图像信息,使得U-Net模型有良好的分割效果,但是分割结果在宫颈细胞核边缘依然存在分割欠佳、过分割和欠分割等不足.由此提出了改进型U-Net网络图像分割方法.首先将稠密连接的DenseNet引入U-Net的编码器部分,以解决编码器部分相对简单,不能提取相对抽象的高层语义特征.然后对二元交叉熵损失函数中的宫颈细胞核和背景给予不同的权重,使网络更加注重细胞核特征

【作者】

：

张权陆小浩朱士虎金玫秀王通

【机构】

：

江苏师范大学物理与电子工程学院

【出处】

：

计算机系统应用

【发表日期】

：

2021年04期

【关键词】

：

深度学习卷积神经网络改进型U-Net 宫颈细胞核分割图像信息处理 deep learning Convolutional Neural Network(C

【基金项目】

：

江苏省现代教育技术研究课题(2017-R-54486)

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