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基于U-net网络的细胞核检测方法

Cell detection method based on U-net network

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【作者】 秦晨阳; 应捷; 杨海马;

【Author】 QIN Chenyang;YING Jie;YANG Haima;School of Optical-Electrical and Computer Engineering, University of Shanghai for Science and Technology;

【通讯作者】 应捷;

【机构】 上海理工大学光电信息与计算机工程学院;

【摘要】 为节省时间和研究人员的精力,采用计算机辅助对细胞或细胞核进行检测。利用卷积神经网络的U-net衍生网络并结合图像处理过程开展对细胞核的检测。研究结果表明,该检测方法的检测精确度为0.82,召回率为0.83,F指标为0.83,具有较好的识别和分割效果。

【Abstract】 In order to save time and researchers’ energy, computers are used to assist in the detection of cells or nuclei. In this paper, a derivative network U-net of convolution neural network is combined with image processing to detect nucleus. The result shows that the accuracy is 0.82, the recall rate is 0.83, and the F index is 0.83, which has good recognition and segmentation effect.

  • 【文献出处】 光学仪器 ,Optical Instruments , 编辑部邮箱 ,2021年01期
  • 【分类号】R318;TP391.41
  • 【下载频次】64
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