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基于Transformer与距离图谱的泛癌细胞核图像分割
被引量：
1
1
作者
鲁浩达
梁实
+2 位作者
顾松
王向学
徐军
《南京信息工程大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2024年第1期66-75,共10页
肿瘤细胞的密度、核质比和平均尺寸等指标对癌症的分级和预后有重要的意义.在计算病理学中,细胞核分割是肿瘤微环境分析的基础.通过对分割结果进行统计分析,对新的肿瘤标记物的探索有重大的意义.病理图像背景下的细胞核形态不规则,细胞...
肿瘤细胞的密度、核质比和平均尺寸等指标对癌症的分级和预后有重要的意义.在计算病理学中,细胞核分割是肿瘤微环境分析的基础.通过对分割结果进行统计分析,对新的肿瘤标记物的探索有重大的意义.病理图像背景下的细胞核形态不规则,细胞核染色不均匀,且细胞核边缘之间存在黏连的问题,而现有的深度学习算法在细胞核主体分割正确的情况下,边缘的分割错误不会对总体的损失造成太大的影响,黏连的细胞核很容易被当作同一个分割目标.为了解决细胞核重叠问题,本文提出一种基于Transformer与距离图谱的分割模型,将Transformer中的核心多头自注意力机制与距离图谱引导算法相结合,重视细胞核内部,弱化细胞核边界,提升对图像局部和全局上下文信息的学习能力.本文方法在两个公开数据集上的平均Dice系数为0.7979、精度为0.7561、AJI系数为0.6672、Hausdorff距离为10.11.实验结果表明,相较其他分割算法,本文方法的性能更好,能够有效提高细胞核的分割精度,同时较好地解决了细胞核之间的黏连问题.
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关键词
深度学习
病理图像
细胞核分割
TRANSFORMER
多头自注意力
距离图谱
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职称材料
题名
基于Transformer与距离图谱的泛癌细胞核图像分割
被引量：
1
1
作者
鲁浩达
梁实
顾松
王向学
徐军
机构
南京信息工程大学自动化学院/智慧医疗研究院
出处
《南京信息工程大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2024年第1期66-75,共10页
基金
国家自然科学基金(U1809205,62171230,92159301,62101365,61771249,91959207,81871352)。
文摘
肿瘤细胞的密度、核质比和平均尺寸等指标对癌症的分级和预后有重要的意义.在计算病理学中,细胞核分割是肿瘤微环境分析的基础.通过对分割结果进行统计分析,对新的肿瘤标记物的探索有重大的意义.病理图像背景下的细胞核形态不规则,细胞核染色不均匀,且细胞核边缘之间存在黏连的问题,而现有的深度学习算法在细胞核主体分割正确的情况下,边缘的分割错误不会对总体的损失造成太大的影响,黏连的细胞核很容易被当作同一个分割目标.为了解决细胞核重叠问题,本文提出一种基于Transformer与距离图谱的分割模型,将Transformer中的核心多头自注意力机制与距离图谱引导算法相结合,重视细胞核内部,弱化细胞核边界,提升对图像局部和全局上下文信息的学习能力.本文方法在两个公开数据集上的平均Dice系数为0.7979、精度为0.7561、AJI系数为0.6672、Hausdorff距离为10.11.实验结果表明,相较其他分割算法,本文方法的性能更好,能够有效提高细胞核的分割精度,同时较好地解决了细胞核之间的黏连问题.
关键词
深度学习
病理图像
细胞核分割
TRANSFORMER
多头自注意力
距离图谱
Keywords
deep learning
pathological image
nuclei segmentation
Transformer
multi-head self-attention
distance map
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于Transformer与距离图谱的泛癌细胞核图像分割
鲁浩达
梁实
顾松
王向学
徐军
《南京信息工程大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2024
1
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