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边界加权的甲状腺癌病理图像细胞核分割方法
被引量：
1
1
作者
韩冰
高路
+1 位作者
高新波
陈玮铭
《西安电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第5期75-86,共12页
甲状腺癌是实体癌中发病率增速最快的恶性肿瘤之一,病理学诊断是医生诊断肿瘤的黄金标准,而细胞核分割是病理图像自动分析的关键步骤。针对细胞核分割中细胞核边界位置难以分割问题,设计了边界加权模块使网络在训练时更多关注细胞核边...
甲状腺癌是实体癌中发病率增速最快的恶性肿瘤之一,病理学诊断是医生诊断肿瘤的黄金标准,而细胞核分割是病理图像自动分析的关键步骤。针对细胞核分割中细胞核边界位置难以分割问题,设计了边界加权模块使网络在训练时更多关注细胞核边界。另一方面,为了避免网络过分关注边界而忽视细胞核主体部分,导致一些染色较浅的细胞核分割失败,提出了前景增强分割网络;该网络通过在上采样的过程中添加前景增强模块不断增强前景并抑制背景,从而实现细胞核精准分割。在自建的甲状腺癌病理图像分割数据集VIP-TCHis-Seg上的相似系数(Dice)和像素准确率(PA)两个指标分别约为85.26%和95.89%,在公共细胞核分割数据集MoNuSeg上的相似系数(Dice)和像素准确率(PA)两个指标分别约为81.03%和94.63%。上述实验结果表明,提出的边界加权和前景增强模块的方法能有效提高网络在边界处的分割准确率。
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关键词
甲状腺乳头状癌
图像分割
UNet
边界加权
前景增强
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职称材料
基于多边形特征池化与融合的复杂文本检测
被引量：
1
2
作者
张相南
高新波
田春娜
《西安电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第3期113-123,共11页
文本检测在图像理解中发挥着重要的作用。基于深度学习的文本检测是当前的主流算法,包括单阶段方法和双阶段方法两类,而且后者的检测精度往往高于前者。双阶段的检测方法通常包含感兴趣区域特征池化操作,为进一步的检测和识别任务提供...
文本检测在图像理解中发挥着重要的作用。基于深度学习的文本检测是当前的主流算法,包括单阶段方法和双阶段方法两类,而且后者的检测精度往往高于前者。双阶段的检测方法通常包含感兴趣区域特征池化操作,为进一步的检测和识别任务提供特定维度的局部区域特征。然而对于弯曲文本等复杂文本区域来说,现有的基于矩形感兴趣区域的池化方法不再适用,而基于点特征替代区域特征的方法又损失了空间信息。针对该问题,提出了一种基于多边形特征池化和Transformer的复杂文本区域检测方法。首先,将复杂文本区域检测中感兴趣区域进行多边形特征池化,将池化操作的区域形状从矩形拓展到多边形并且不需要借助其他形状进行拟合,即可将多边形区域对应的特征池化为固定维度的特征序列,避免了拟合过程中出现误差。进而,将池化后的特征视为具有空间关系的序列,然后利用Transformer融合视觉特征之间的上下文关系,降低训练难度,提升检测精确度。在包含弯曲文本等复杂文本情况的ICDAR2015、MLT、Total Text和CTW1500数据集上的测试实验结果表明,提出的双阶段检测算法能更好地提取感兴趣区域特征,并取得了比现有方法更好的检测结果。
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关键词
文本检测
双阶段方法
多边形
特征池化
TRANSFORMER
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职称材料
题名
边界加权的甲状腺癌病理图像细胞核分割方法
被引量：
1
1
作者
韩冰
高路
高新波
陈玮铭
机构
西安电子科技
大学
电子工程
学院
重庆邮电大学计算机科学与技术学院图像认知重庆市重点实验室
出处
《西安电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第5期75-86,共12页
基金
国家自然科学基金(62076190,61572384,41831072)
陕西省重点产业创新链(2022ZDLGY01-11)。
文摘
甲状腺癌是实体癌中发病率增速最快的恶性肿瘤之一,病理学诊断是医生诊断肿瘤的黄金标准,而细胞核分割是病理图像自动分析的关键步骤。针对细胞核分割中细胞核边界位置难以分割问题,设计了边界加权模块使网络在训练时更多关注细胞核边界。另一方面,为了避免网络过分关注边界而忽视细胞核主体部分,导致一些染色较浅的细胞核分割失败,提出了前景增强分割网络;该网络通过在上采样的过程中添加前景增强模块不断增强前景并抑制背景,从而实现细胞核精准分割。在自建的甲状腺癌病理图像分割数据集VIP-TCHis-Seg上的相似系数(Dice)和像素准确率(PA)两个指标分别约为85.26%和95.89%,在公共细胞核分割数据集MoNuSeg上的相似系数(Dice)和像素准确率(PA)两个指标分别约为81.03%和94.63%。上述实验结果表明,提出的边界加权和前景增强模块的方法能有效提高网络在边界处的分割准确率。
关键词
甲状腺乳头状癌
图像分割
UNet
边界加权
前景增强
Keywords
papillary thyroid carcinoma
image segmentation
UNet
boundary weighting
foreground enhancement
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
基于多边形特征池化与融合的复杂文本检测
被引量：
1
2
作者
张相南
高新波
田春娜
机构
西安电子科技
大学
电子工程
学院
重庆邮电大学计算机科学与技术学院图像认知重庆市重点实验室
出处
《西安电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第3期113-123,共11页
基金
国家自然科学基金(62173265,62036007)。
文摘
文本检测在图像理解中发挥着重要的作用。基于深度学习的文本检测是当前的主流算法,包括单阶段方法和双阶段方法两类,而且后者的检测精度往往高于前者。双阶段的检测方法通常包含感兴趣区域特征池化操作,为进一步的检测和识别任务提供特定维度的局部区域特征。然而对于弯曲文本等复杂文本区域来说,现有的基于矩形感兴趣区域的池化方法不再适用,而基于点特征替代区域特征的方法又损失了空间信息。针对该问题,提出了一种基于多边形特征池化和Transformer的复杂文本区域检测方法。首先,将复杂文本区域检测中感兴趣区域进行多边形特征池化,将池化操作的区域形状从矩形拓展到多边形并且不需要借助其他形状进行拟合,即可将多边形区域对应的特征池化为固定维度的特征序列,避免了拟合过程中出现误差。进而,将池化后的特征视为具有空间关系的序列,然后利用Transformer融合视觉特征之间的上下文关系,降低训练难度,提升检测精确度。在包含弯曲文本等复杂文本情况的ICDAR2015、MLT、Total Text和CTW1500数据集上的测试实验结果表明,提出的双阶段检测算法能更好地提取感兴趣区域特征,并取得了比现有方法更好的检测结果。
关键词
文本检测
双阶段方法
多边形
特征池化
TRANSFORMER
Keywords
text region detection
two-stage methods
polygon
feature pooling
Transformer
分类号
TP391 [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
边界加权的甲状腺癌病理图像细胞核分割方法
韩冰
高路
高新波
陈玮铭
《西安电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于多边形特征池化与融合的复杂文本检测
张相南
高新波
田春娜
《西安电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
1
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职称材料
已选择
0
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