光学仪器, 2021, 43 (1): 1, 网络出版: 2021-03-26  

基于U-net网络的细胞核检测方法 下载: 856次

Cell detection method based on U-net network
作者单位
上海理工大学 光电信息与计算机工程学院,上海 200093
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.

秦晨阳, 应捷, 杨海马. 基于U-net网络的细胞核检测方法[J]. 光学仪器, 2021, 43(1): 1. Chenyang QIN, Jie YING, Haima YANG. Cell detection method based on U-net network[J]. Optical Instruments, 2021, 43(1): 1.

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