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题名基于VMF-UNet的液基细胞制染机缺陷图像分割
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作者
田文豪
汪繁荣
乔一航
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机构
湖北工业大学电气与电子工程学院
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出处
《现代电子技术》
北大核心
2025年第5期36-42,共7页
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基金
国家自然科学基金项目(61903129)。
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文摘
为了解决液基细胞制染机的成片效果缺陷识别问题,补偿设备最终成片率,文中提出一种VMF-UNet模型,模型以UNet为基础模型,使用VGG16Net的卷积部分替代UNet神经网络的编码器部分,加入多尺度高效局部注意力机制(MELA),引入特征细化模块(FRM),解决了图像过分割、欠分割、成片缺陷区域边缘不明显、UNet模型视野受限的问题。实验以医学检验可用性为原则,将显微镜下分割的数据集标准标签作为“金标准”。基于自建液基细胞成片缺陷区图像数据集的实验表明,改进网络在分割时平均交并比(MIo U)、平均像素精确度(MPA)、F1-score与准确率(Accuracy)分别为:82.73%、93.56%、81.93%、96.10%。实验结果证明,VMF-Unet模型对液基细胞制染机成片缺陷区域分割效果更好,可以有效补偿液基细胞制染机的最终成片率,为设备复处理提供有效依据,提高液基细胞制染机的广泛可应用性。
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关键词
深度学习
语义分割
UNet
注意力机制
缺陷检测
液基细胞制染机
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Keywords
deep learning
semantic segmentation
UNet
attention mechanism
defect detection
liquid-based cell preparation staining machine
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分类号
TN911.73-34
[电子电信—通信与信息系统]
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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