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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。
基于U-net网络的细胞核检测方法
【摘 要】
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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。
【机 构】
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上海理工大学光电信息与计算机工程学院
【出 处】
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光学仪器
【发表日期】
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2021年01期
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