用于he染色组织细胞核分割的两阶段U-Net算法
1、研究内容
在H&E染色组织切片分析中，核分割是一项重要但具有挑战性的任务。虽然已经提出了各种分割方法，但基于机器学习的算法，特别是基于深度学习的模型已被证明能够提供更好的分割性能。在这项工作中，我们提出了一种新的方法，利用基于u - net的模型在两个连续阶段分割h&e染色显微图像中的核。在第一阶段，我们使用分类U-Net从背景中分离细胞核进行语义分割。在第二阶段，使用回归U-Net创建每个核的距离图。最后的实例分割掩码，然后使用分水岭算法创建基于距离地图。在一个包含各种人体器官图像的公开数据集上进行评估，所提出的算法达到了56.87%的平均聚合Jaccard指数，优于在同一数据集上应用的几种先进算法。
2、研究介绍
染色组织切片显微图像中的细胞核分割是确定细胞核数量、细胞核大小和核与细胞质比值的基本步骤，这些又被用于癌症分级和确定癌症预后[6,2,4]。然而，开发一个自动分割算法是具有挑战性的，因为颜色变化很大，细胞核的染色、结构和形状。传统的图像处理方法，包括阈值分割、形态学操作、区域生长、活动轮廓模型、图切割、k-means聚类和概率模型，已经被提出，它们的精度水平，特别是在非典型情况下，与基于机器学习的算法相比，由于分割不足或过度分割的问题[6,2,4]。
基于机器学习的算法，特别是全卷积网络(FCNs)已经在各种应用程序[2]的语义分割任务中显示了优异的性能。然而，它们不能直接应用于核分割，因为核分割需要处理同一类物体。文献中已经提出了许多方法来解决这个问题。在最初的U-Net方法[10]中，一个定制的加权损失函数被设计用来在分离边界中分配更大的权重。在[8]中，一套基于fcn的方法被提出来分离联合分割的核。虽然这种方法与原始的基于编码器-解码器的模型相
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