【摘 要】
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近年来深度学习技术已经逐步渗入到各行各业之中,尤其是计算机视觉领域,深度学习凭借其强大的图像高维信息的处理能力,将人类所不能理解的信息进行提取及自动化分析。随着生物医学技术的不断发展,研究者们不断深入了解生物的本质,生物显微技术在其中就起到了十分重要的作用。而随之产生的大量生物显微图像,如数字病理图、荧光细胞图像等,正好与数据驱动的深度学习技术相契合,使生物显微图像的分析得到快速的发展。本文先简要
【机 构】
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上海理工大学医疗器械与食品学院,上海健康医学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(No.81830052)。
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近年来深度学习技术已经逐步渗入到各行各业之中,尤其是计算机视觉领域,深度学习凭借其强大的图像高维信息的处理能力,将人类所不能理解的信息进行提取及自动化分析。随着生物医学技术的不断发展,研究者们不断深入了解生物的本质,生物显微技术在其中就起到了十分重要的作用。而随之产生的大量生物显微图像,如数字病理图、荧光细胞图像等,正好与数据驱动的深度学习技术相契合,使生物显微图像的分析得到快速的发展。本文先简要对深度学习技术进行了介绍,然后根据图像分类、目标检测、分割、超分辨率等在生物显微图像上的子任务对深度学习
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