【摘 要】
：
在组织病理学图像分析中,细胞核的分割对癌症的临床分析诊断有着重要的作用,将细胞核精确的分割出来可以为肿瘤分级奠定良好的基础。但是由于细胞存在不同的形态,染色的不均匀以及大量密集的核团的存在,精确的分割出细胞核仍具有挑战。近年来,深度学习已经广泛的被应用到病理图像细胞核分割中,因为它能够自动在图像数据中获取重要信息。为了更好的使深度学习神经网络在训练过程中能学习到更多具体的关键的特征信息,本文对国内
论文部分内容阅读
在组织病理学图像分析中,细胞核的分割对癌症的临床分析诊断有着重要的作用,将细胞核精确的分割出来可以为肿瘤分级奠定良好的基础。但是由于细胞存在不同的形态,染色的不均匀以及大量密集的核团的存在,精确的分割出细胞核仍具有挑战。近年来,深度学习已经广泛的被应用到病理图像细胞核分割中,因为它能够自动在图像数据中获取重要信息。为了更好的使深度学习神经网络在训练过程中能学习到更多具体的关键的特征信息,本文对国内外的细胞核分割算法进行了研究并改进,主要内容包括以下几个点:（1）设计了基于channel attention的细胞核分割网络模型来加强通道上的特征信息的学习。Attention的作用是将有用信息提取出来,并且忽略不重要的信息,channel attention则是作用在channel上的attention。该网络模型用channel attention block模块来替代U-net中各个子模块,利用channel attention机制将每个channel中的关键特征提取出来,生成一个权重来判断特征的重要性,然后加权到原始图像中。这样旨在加强关键信息的提取,从而生成特征性更强的feature map,使模型做出更加准确的判断。该模型中还应用了膨胀卷积来扩大感受野。（2）为了能够更好的识别出一些边界不够明确的细胞核边界,针对粘连细胞核边界分割不够明确等问题,实现更准确的分割出细胞核,本文将边界平滑度约束与细胞核分割模型进行融合,实现细胞核边界更精准的分割。边界平滑度约束通过使属于边缘像素的特征都更加具有相似性来增强边缘像素和背景像素的差异性,加强细胞核边界的分割。综上所述,本文提出了基于channel attention的细胞核分割模型,并且结合边界平滑约束加强边界的分割,从而实现对病理图像细胞核的准确分割,实验表明,该模型在细胞分割数据集上取得了良好的性能。
其他文献
火焰的出现使人民的生活有了翻天覆地的变化,现在的生产生活根本离不开火。随之而来是住宅失火、森林失火等重大火灾情况,给人们带来了很大的生命安全和财产损失等问题。随着科学技术的发展,计算机对图像处理技术的日益完善,比较传统的传感器火焰探测技术方法,现在的探测火情的处理技术具有速度更快,范围更广,精度更高的优点。利用图像处理技术和支持向量机SVM进行对火情颜色特征的探测与识别研究。通过对图像采取中值滤波
移动目标跟踪识别作为一个综合性研究课题,其包含了图像处理、计算机视觉等诸多先进技术,本课题涉及了视频监控等应用领域。由于微型摄像头存在分辨率低、受光线影响大等问题,而且野外环境复杂,移动目标检测率低,本文针对以上问题,从视频图像信息采集及预处理、检测移动目标、识别移动目标以及跟踪移动目标展开研究。论文的主要研究内容如下:（1）信息采集及预处理。主要对直方图均衡化、同态滤波和Retinex这三种算法
近年来,我国社会飞速发展,经济文化水平不断提升,但随之而来的人口老龄化问题也愈发严重。目前大部分的中老年人都需要更加高效的医疗卫生服务,医疗物联网的出现给这个问题提供了转机。无线传感器网络作为医疗物联网的核心技术之一,其对于网络性能的提升来说有着至关重要的作用。无线传感器网络是由大量传感器节点以自组织和多跳方式构成的无线网络,它可以采集和处理目标区域被感知对象的信息,并将这些信息传输给网络的所有者
空降集结是指空降部队通过降落伞着陆后,按照预定的战斗部署和队形进行的作战单元集合,快速集结能提升空降部队的生存率和战斗力。目前,在空降集结过程中对空降作战单元进行定位时,应用最多的是GPS、中国北斗等卫星定位技术。由于卫星定位信号微弱,在战争状态下,GPS、中国北斗等卫星定位系统易被干扰,致使作战单元的相对位置是未知的,影响集结速度与效率。因此,需要研制出一种不依赖卫星导航系统,利用无线电测向定位
跳频通信作为现代通信中最重要的通信方法之一,具备良好的抗干扰性、低截获概率及组网能力,在军事及民用通信领域得到了广泛的应用,跳频通信中的跳频信号识别技术也成为目前的研究热点。随着人工智能技术的发展,将卷积神经网络的算法应用到信号识别领域已经成为了主流趋势。传统的跳频信号识别算法十分依赖于对通信参数的精确估计,频偏、噪声、不同信道等因素会使传统识别算法提取的信号特征带来较大误差,导致在低信噪比情况下
近年来,随着网络通信技术和汽车电子技术的不断发展,网络设备愈发普及,硬件装置成本也下降了不少,终端设备可以安装很多种网络接口,并且这些装置在车辆上的网络接口也越来越多样化。如今,通过在车辆网络中安装网络接口可以实现该车辆行驶过程中与其他车辆、路边停放车辆和路面设施之间的无线通信,当汽车在中低速行驶或停泊时,通过这种网络就可以为机动车提供各类信息,包括机动车的安全信号传递、智能道路资讯服务、多媒体数
凭借不断更新的无线网络技术、卓越的智能设备和持续革命性的计算能力,物联网在生产生活的各个领域得到了广泛的应用,为我们带来便捷的服务和巨大的价值的同时,由于其数量的指数增长和种类的复杂多样,面临着数据的安全性和隐私性的挑战。可信认证技术是物联网设备进入物联网系统的第一道屏障,因此,如何做到可信认证是保护数据安全和隐私的关键所在。近些年可信赖的区块链技术因其具有防篡改、去中心、可溯源的优势,被持续深入
本文主要针对空战中在强干扰环境下对目标的识别与跟踪算法进行研究。敌方战斗机为了躲避我方导弹的识别与跟踪,会人为地释放干扰弹,产生强干扰。强干扰会严重影响红外制导、激光制导以及雷达制导等对目标的识别与跟踪,甚至有可能会导致丢失目标。本文对可见光图像的战斗机识别与跟踪算法进行研究。主要分析了目前应用最广泛的统一的实时目标检测第五版（YOLO v5）目标识别算法和高效卷积算子（ECO）目标跟踪算法,并进
随着计算机图像处理、5G移动通信等技术的不断发展,模拟训练系统被应用到越来越多领域。通过在模拟训练系统中对现实复杂交通现象进行仿真,能够排除空间、时间、天气等诸多限制因素的影响,提供可持续的训练与研究,具有一定的研究意义与应用价值。本文基于模块化的思想,分析运动车辆精确定位模拟训练的需求,将系统整体结构进行了实现,主要研究内容包括:（1）阐述了多种无线定位方式,并按照基站铺设、定位误差、适用程度三
一直以来,由于我国边境条件复杂,单一传感器的识别效果有限,且非常容易受到气候、能见度、人为伪装等多种因素的影响,导致识别效果不佳。本文主要研究了一种在复杂背景下将不同类别的传感器组合成簇的方法,能够协同、动态的对入侵目标进行跟踪识别。多传感器协同探测不仅增加了信息的互补,提高了识别准确率,还提高了系统的鲁棒性,实现了对目标的全方位识别探测。本文主要研究内容如下。（1）在复杂环境的复杂背景下,对通信