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融合具有不同标签集的数据集以改进细胞核分割和分类
深度神经网络在组织病理学图像中进行细胞核分割和分类，可以通过自动化细胞计数和形态计量评估帮助病理学家诊断癌症等不同疾病，而训练数据集的大小对深度神经网络的准确性具有重要影响。我们提出的方法是针对具有相关但不相同类别集的多个数据集进行实例分割
PDF9 months ago
使用遮罩图像建模学习细胞核表示
本文介绍了一种称为 Masked Image Modeling 的自监督学习范例在医学图像分析中的潜在应用能力，并使用 Bidirectional Encoder Representation from Image Transformers
PDFa year ago
CellViT: 用于精确细胞分割和分类的视觉 Transformer
介绍了一种基于 Vision Transformer 的新方法 CellViT，利用大规模的预训练模型，在 PanNuke 数据集上实现对细胞核的自动检测和实例分割的最新性能，并获得了 0.51 的平均全景质量和 0.83 的 F1 检测分
PDFa year ago
基于 MIScnn 框架的乳腺癌核分割及分析
使用 NuCLS 数据库创建了多评估者模型来自动化分析乳腺癌中的细胞核，该模型采用了 MIScnn 框架中广泛采用的 U-Net 方法，并进行了预处理和数据探索。使用多种评估指标对最终模型进行了测试，并与 NuCLS 研究结果进行了比较和解
PDF2 years ago
用于微观镜像中 3D 物体检测和分割的星形凸多面体
在三维荧光显微镜数据集中，通过使用星形凸多面体来表示细胞核和类似形状，本文采用并扩展了 2D 显微镜图像的方法来进行准确的检测和分割。与传统和基于深度学习的方法相比，我们的方法（StarDist-3D）在两个具有挑战性的数据集上表现出更好的
PDF5 years ago
自动细胞核分割的 Mask-RCNN 适应性
本文利用 Mask-RCNN 算法，对多种环境下细胞核的显微图像进行高效自动分割。
PDF6 years ago