用户登录
期刊信息
  • 主管单位:
  • 中国科学技术协会
  • 主办单位:
  • 中国仪器仪表学会、上海光学仪器研究所、中国光学学会工程光学专业委员会
  • 主  编:
  • 庄松林
  • 地  址:
  • 上海市军工路516号上海理工大学《光学仪器》编辑部
  • 邮政编码:
  • 200093
  • 联系电话:
  • 021-55270110
  • 电子邮件:
  • gxyq@usst.edu.cn
  • 国际标准刊号:
  • 1005-5630
  • 国内统一刊号:
  • 31-1504/TH
  • 邮发代号:
  • 单  价:
  • 15.00
  • 定  价:
  • 90.00
基于U-net网络的细胞核检测方法
Cell detection method based on U-net network
投稿时间:2020-09-21  
DOI:10.3969/j.issn.1005-5630.2021.01.001
中文关键词:  神经网络  图像处理  细胞核检测
英文关键词:neural network  image processing  nuclear detection
基金项目:
作者单位E-mail
秦晨阳 上海理工大学 光电信息与计算机工程学院,上海 200093  
应捷 上海理工大学 光电信息与计算机工程学院,上海 200093 yingj@usst.edu.cn 
杨海马 上海理工大学 光电信息与计算机工程学院,上海 200093  
摘要点击次数: 2642
全文下载次数: 2094
中文摘要:
      为节省时间和研究人员的精力,采用计算机辅助对细胞或细胞核进行检测。利用卷积神经网络的U-net衍生网络并结合图像处理过程开展对细胞核的检测。研究结果表明,该检测方法的检测精确度为0.82,召回率为0.83,F指标为0.83,具有较好的识别和分割效果。
英文摘要:
      In order to save time and researchers' energy, computers are used to assist in the detection of cells or nuclei. In this paper, a derivative network U-net of convolution neural network is combined with image processing to detect nucleus. The result shows that the accuracy is 0.82, the recall rate is 0.83, and the F index is 0.83, which has good recognition and segmentation effect.
HTML   查看全文  查看/发表评论  下载PDF阅读器
关闭