Abstract-This paper tar upp uppgiften nuklei segmentering i högupplösta histopatologiska bilder. Vi föreslår en automatisk end-to-end djup neural nätverksalgoritm för segmentering av enskilda nuclei. En kärngränsöverskridande modell introduceras för att förutsäga nuclei och deras gränser samtidigt med hjälp av ett fullständigt konvolutionellt neuralt nätverk. Eftersom en färg normaliserad bild, modellen direkt ger en uppskattad nuclei karta och en gränskarta. En enkel, snabb och parameterfri efterbehandling utförs på den uppskattade nukleikartan för att producera den slutliga segmenterade kärnorna. En överlappad patch extraktion och monteringsmetod är också utformad för sömlös förutsägelse av nuclei i stora hel-slide bilder. Vi visar också effektiviteten av dataförstärkningsmetoder för nuclei segmentering uppgift. Våra experiment visade att vår metod överträffar tidigare hjärtetillståndsmetoder. Dessutom är det effektivt att en 1000X1000 bild kan segmenteras på mindre än 5 sekunder. Detta gör det möjligt att exakt segmentera hela bilden i godtagbar tid.
Ett fullständigt konvolutionellt neuralt nätverk för enskilda nuclei segmentering presenterades i REF.
A Deep Learning Algorithm for One-step Contour Aware Nuclei Segmentation of Histopathological Images
{'venue': 'Med Biol Eng Comput 2019', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Medicine', 'Computer Science']}