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Cell Microscopic Segmentation with Spiking Neuron Networks

机译:尖峰神经元细胞的细胞显微分割

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摘要

Spiking Neuron Networks (SNNs) overcome the computational power of neural networks made of thresholds or sigmoidal units. Indeed, SNNs add a new dimension, the temporal axis, to the representation capacity and the processing abilities of neural networks. In this paper, we present how SNN can be applied with efficacy for cell microscopic image segmentation. Results obtained confirm the validity of the approach. The strategy is performed on cytological color images. Quantitative measures are used to evaluate the resulting segmentations.
机译:尖峰神经元网络(SNN)克服了由阈值或S形单位构成的神经网络的计算能力。实际上,SNN为神经网络的表示能力和处理能力增加了新的维度,即时间轴。在本文中,我们介绍了如何将SNN有效地应用于细胞显微图像分割。获得的结果证实了该方法的有效性。该策略在细胞学彩色图像上执行。定量措施用于评估所得细分。

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