文献类型：期刊文章

作　　者：张文秀[1,2,3] 朱振才[1,2,3] 张永合[1,2,3] 王新宇[1,2] 丁国鹏[1,2]

Zhang Wenxiu;Zhu Zhencai;Zhang Yonghe;Wang Xinyu;Ding Guopeng(Innovation Academy for Microsatellite,Chinese Academy of Sciences,Shanghai 201203,China;Key Laboratory of Microsatellites,Chinese Academy of Sciences,Shanghai 201203,China;University of Chinese Academy of Sciences,Beijing 100049,China)

机构地区：[1]中国科学院微小卫星创新研究院,上海201203 [2]中国科学院微小卫星重点实验室,上海201203 [3]中国科学院大学,北京100049

出　　处：《光学学报》

基　　金：中国科学院国防科技重点实验室基金(CXJJ-19S012);中国科学院战略性先导科技专项(A类)空间科学背景型号项目(XDA15020305)。

年　　份：2020

卷　　号：40

期　　号：17

起止页码：70-77

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2017、CAS、CSCD、CSCD2019_2020、EI、IC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：针对相衬显微镜采集的细胞图像具有亮度不均衡且细胞与背景对比度较低的问题,提出一种以U-Net为基本框架,结合残差块和注意力机制的细胞分割模型。首先,利用具有编码器-解码器结构的U-Net对细胞图像进行细胞初始分割;然后,在U-Net中引入残差块,以强化特征的传播能力,提取更多细胞细节信息;最后,利用注意力机制加重细胞区域的权重,降低亮度不均衡、对比度较低对模型的干扰。实验结果表明,与其他模型相比,所提模型在视觉效果和客观评价指标上均有较好的分割效果。

关 键 词：图像处理 细胞分割 U-Net  残差块  注意力机制  

分 类 号：TP391.41]