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深度学习在细胞图像分析中的应用进展
文献摘要：
随着显微技术的不断发展,显微镜已克服人眼的局限性成为研究细胞生物学必不可少的工具.近年来,显微技术在速度、规模以及分辨率等方面都有了巨大的进步.深度学习在图像处理尤其是细胞图像处理中的应用受到广泛关注.本文针对深度学习在细胞图像分析中常用的算法进行介绍,并对近几年深度学习在细胞图像处理中的应用进行详细论述,包括图像分类、图像分割、目标跟踪、图像超分辨重建4个方面.最后展望了深度学习在细胞图像分析中的机遇和挑战.
文献关键词：
细胞图像;深度学习;图像处理;综述
中图分类号：
作者姓名：
王尧;黄钢
作者机构：
上海理工大学健康科学与工程学院,上海200093;上海健康医学院附属嘉定中心医院上海市分子影像学重点实验室,上海201318
文献出处：
引用格式：
[1]王尧;黄钢-.深度学习在细胞图像分析中的应用进展)[J].中国医学物理学杂志,2022(08):963-966
A类：
B类：
细胞图像,图像分析,显微技术,服人,人眼,细胞生物学,细论,图像分类,图像分割,目标跟踪,图像超分辨重建
AB值：
0.246899
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