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nuclei detection
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基于标签高效的对比学习模型的三维心血管免疫荧光图像核的检测与分类
我们提出了一种基于可标注效率的对比学习模型(LECL),用于在 3D 免疫荧光图像中检测和分类各种类型的细胞核,该方法克服了使用点注释进行训练时的困境,并采用扩展的最大强度投影方法解决了多个 z 堆叠帧引起的问题。我们在心血管数据集上进行了
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10 months 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
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a year ago
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