典型文献
基于残差U-Net网络的染色体图像分割方法
文献摘要：
针对染色体识别的难题,提出一种基于残差U-Net网络的染色体图像分割方法.以残差网络和U-Net网络为基础简化深层网络的训练,利用丰富的跳跃连接促进信息传播;通过将U-Net网络底层的卷积层替换成不同尺度的空洞卷积,保持特征空间分辨率不变的同时扩大特征感受野,实现多尺度感受野提取图像特征的同时减少特性信息的丢失;压缩路径和扩张路径中间的跳跃连接则通过组合不同尺度的特征,实现高度灵活的特征融合;通过使用Tversky损失函数,进一步提高了分割精度.实验结果表明,基于残差U-Net网络的染色体重叠区域的交并比(intersection over union,IoU)达到了96.36％,优于传统的U-Net网络的分割性能.该方法有效提高了染色体分割的性能和效率,有望应用于染色体分析系统.
文献关键词：
图像处理;卷积神经网络;图像分割;重叠染色体
中图分类号：
作者姓名：
张林;张雪利;路霖;刘辉
作者机构：
中国矿业大学 地下空间智能控制教育部工程研究中心,江苏 徐州221116;中国矿业大学 信息与控制工程学院,江苏 徐州221116
文献出处：
引用格式：
[1]张林;张雪利;路霖;刘辉-.基于残差U-Net网络的染色体图像分割方法)[J].重庆邮电大学学报（自然科学版）,2022(02):208-215
A类：
重叠染色体
B类：
Net,染色体图,图像分割,分割方法,残差网络,深层网络,跳跃连接,信息传播,卷积层,层替换,替换成,不同尺度,空洞卷积,保持特征,特征空间,空间分辨率,感受野,图像特征,扩张路径,特征融合,Tversky,损失函数,重叠区域,交并比,intersection,over,union,IoU,染色体分析
AB值：
0.401407
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