期刊导航
期刊开放获取
上海教育软件发展有限公..
期刊文献
+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
检索
高级检索
期刊导航
共找到
1
篇文章
<
1
>
每页显示
20
50
100
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
文摘
详细
列表
相关度排序
被引量排序
时效性排序
基于NODE-UNet++和标记分水岭算法的红细胞图像分割
被引量：
4
1
作者
荣亚琪
张丽娟
+2 位作者
崔金利
苏伟
盖梦野
《液晶与显示》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第9期1190-1198,共9页
对血液涂片图像中的红细胞进行精确分割是一项重要的技术,也是一个难题,主要是因为红细胞经常重叠,没有明显边界。针对此问题,本文提出一种基于U-Net++和神经常微分方程(Neural Ordinary Differential Equations,NODE)的深度学习网络NOD...
对血液涂片图像中的红细胞进行精确分割是一项重要的技术,也是一个难题,主要是因为红细胞经常重叠,没有明显边界。针对此问题,本文提出一种基于U-Net++和神经常微分方程(Neural Ordinary Differential Equations,NODE)的深度学习网络NODE-UNet++用于红细胞的初步分割,再利用标记分水岭算法分割血液涂片图像中的粘连红细胞。首先对图像进行裁剪和标注,突出待分割区域;然后应用新的语义分割体系结构NODE-UNet++对预处理后的图像进行初始分割得到概率灰度图;最后采用标记分水岭算法将灰度图中的粘连红细胞分离,得到最终红细胞分割结果图。实验结果表明,Dice系数达到96.89%、平均像素准确率达到98.97%、平均交并比达到96.33%。通过对不同血液涂片图像的分割结果表明,该方法能高效精确地提取每个红细胞,满足后续红细胞图像处理的需求。
展开更多
关键词
图像分割
红细胞
神经常微分方程
标记分水岭算法
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
基于NODE-UNet++和标记分水岭算法的红细胞图像分割
被引量：
4
1
作者
荣亚琪
张丽娟
崔金利
苏伟
盖梦野
机构
吉林农业
大学
信息技术学院
长春
工业
大学
计算机
科
学与工程学院
长春中医药大学附属医院医药影像科
长春
中医药大学
医药
信息学院
出处
《液晶与显示》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第9期1190-1198,共9页
基金
国家自然科学基金(No.61806024)
吉林省教育厅科学研究项目(No.JJKH20210747KJ,No.JJKH20200678KJ)
吉林省生态环境科学研究项目(No.202107)。
文摘
对血液涂片图像中的红细胞进行精确分割是一项重要的技术,也是一个难题,主要是因为红细胞经常重叠,没有明显边界。针对此问题,本文提出一种基于U-Net++和神经常微分方程(Neural Ordinary Differential Equations,NODE)的深度学习网络NODE-UNet++用于红细胞的初步分割,再利用标记分水岭算法分割血液涂片图像中的粘连红细胞。首先对图像进行裁剪和标注,突出待分割区域;然后应用新的语义分割体系结构NODE-UNet++对预处理后的图像进行初始分割得到概率灰度图;最后采用标记分水岭算法将灰度图中的粘连红细胞分离,得到最终红细胞分割结果图。实验结果表明,Dice系数达到96.89%、平均像素准确率达到98.97%、平均交并比达到96.33%。通过对不同血液涂片图像的分割结果表明,该方法能高效精确地提取每个红细胞,满足后续红细胞图像处理的需求。
关键词
图像分割
红细胞
神经常微分方程
标记分水岭算法
Keywords
image segmentation
red blood cell
neural ordinary differential equations
marked water⁃shed algorithm
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于NODE-UNet++和标记分水岭算法的红细胞图像分割
荣亚琪
张丽娟
崔金利
苏伟
盖梦野
《液晶与显示》
CAS
CSCD
北大核心
2022
4
在线阅读
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
上一页
1
下一页
到第
页
确定
用户登录
登录
IP登录
使用帮助
返回顶部
