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公开(公告)号：CN109191471A
公开(公告)日：2019-01-11
申请号：CN201810983823.9
申请日：2018-08-28
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06T7/11
Abstract: 本发明公开了基于改进U-Net网络的胰腺细胞图像分割方法，包括以下步骤：将Warwick-Qu图像数据集进行数据增强，采用非扭曲变换增强；在U-Net网络中，用空洞卷积代替传统卷积，合并入残差单元，并将空洞空间金字塔池引入网络；对U-Net网络根据设定的训练策略进行训练；建立包括F1评分，对象级Dice系数和Hausdorff距离的评估指标，通过评估指标优化网络，得到最优模型；将需分割的细胞图像输入最优模型，经过特征提取和特征上采样得到分割蒙版。本发明通过改进一个基础分割网络，创建一个新的细胞图像分割方法，解决了胰腺图像自动分割过程中精度较低的问题，提高了分割的正确率和效率。
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