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基于U-Net卷积神经网络的目标分子人机交互观测方法
1
作者
张新峰
殷文斌
+1 位作者
方金鹏
张新梅
《中国生物医学工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第5期582-595,共14页
对生命活动中发挥重要作用的分子进行观测是发现生命活动内在机理的重要手段。现有的生物医学影像处理方法大多集中在对特定物质的检测和识别,难以适应不断变化的科研需要。为此,本研究提出了一种基于U-Net卷积神经网络的人机交互方法...
对生命活动中发挥重要作用的分子进行观测是发现生命活动内在机理的重要手段。现有的生物医学影像处理方法大多集中在对特定物质的检测和识别,难以适应不断变化的科研需要。为此,本研究提出了一种基于U-Net卷积神经网络的人机交互方法以识别生物医学影像中所有同类分子,如:细胞、蛋白质等。首先利用U-Net卷积网络将待观察的分子影像转换为深度特征图,然后使用目标分子的特征在整个特征图上进行匹配,以检测出所有感兴趣的同类分子。之后利用通道和空间可靠的判别式相关滤波器构建多目标跟踪器以实现对目标分子的持续追踪。结果表明,该方法可以通过简单的人机交互快速检测出感兴趣的同类分子,获取目标分子的数量、分布以及相互作用等重要信息,Attention-basedU-Net和U-Net在从细胞核、人类蛋白质图谱、细菌和血红细胞数据集中随机抽取的200张静态测试影像上的各项指标表现稳定,平均精度的平均值分别为0.9125和0.8981,同时对小鼠干细胞动态影像中的目标跟踪准确且保持稳定,证明了方法的有效性,可满足生命科学研究中对微观生命过程观测的需要。
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关键词
深度学习
U-Net
目标检测
目标跟踪
人机交互
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职称材料
题名
基于U-Net卷积神经网络的目标分子人机交互观测方法
1
作者
张新峰
殷文斌
方金鹏
张新梅
机构
扬州大学信息工程学院
西安市人民医院
(
西安市
第四
医院
)
超声
医学
中心
出处
《中国生物医学工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第5期582-595,共14页
基金
国家自然科学基金(61801417)
江苏省大学生创新创业训练计划项目(202111117056Y)。
文摘
对生命活动中发挥重要作用的分子进行观测是发现生命活动内在机理的重要手段。现有的生物医学影像处理方法大多集中在对特定物质的检测和识别,难以适应不断变化的科研需要。为此,本研究提出了一种基于U-Net卷积神经网络的人机交互方法以识别生物医学影像中所有同类分子,如:细胞、蛋白质等。首先利用U-Net卷积网络将待观察的分子影像转换为深度特征图,然后使用目标分子的特征在整个特征图上进行匹配,以检测出所有感兴趣的同类分子。之后利用通道和空间可靠的判别式相关滤波器构建多目标跟踪器以实现对目标分子的持续追踪。结果表明,该方法可以通过简单的人机交互快速检测出感兴趣的同类分子,获取目标分子的数量、分布以及相互作用等重要信息,Attention-basedU-Net和U-Net在从细胞核、人类蛋白质图谱、细菌和血红细胞数据集中随机抽取的200张静态测试影像上的各项指标表现稳定,平均精度的平均值分别为0.9125和0.8981,同时对小鼠干细胞动态影像中的目标跟踪准确且保持稳定,证明了方法的有效性,可满足生命科学研究中对微观生命过程观测的需要。
关键词
深度学习
U-Net
目标检测
目标跟踪
人机交互
Keywords
deep learning
U-Net
target detection
target tracking
human-computer interaction
分类号
R318 [医药卫生—生物医学工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于U-Net卷积神经网络的目标分子人机交互观测方法
张新峰
殷文斌
方金鹏
张新梅
《中国生物医学工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024
0
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