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Microscopy cell nuclei segmentation with enhanced U-Net

机译:用增强的U-Net进行显微镜细胞核分割

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摘要

Cell or cell nuclei segmentation is typically the first critical step for biomedical microscopy image analysis [ ]. On the basis of accurate cell or cell nuclei segmentation, multiple biological or medical analysis can be performed subsequently, including cell type classification [ ], particular cell counting [ ], cell phenotype analysis [ ] etc., providing valuable diagnostic information for doctors and researchers. Although conventional image processing techniques are still employed for this time and labor consuming task, they often cannot achieve the optimized performance due to multiple reasons, such as limited capability of dealing with diverse images [ ].
机译:细胞或细胞核分割通常是生物医学显微镜图像分析的第一个关键步骤[]。在准确的细胞或细胞核分割的基础上,随后可以进行多种生物学或医学分析,包括细胞类型分类[],特定细胞计数[],细胞表型分析[]等,为医生和研究人员提供有价值的诊断信息。尽管常规的图像处理技术仍被用于此耗时且费力的任务,但是由于多种原因,例如处理各种图像的能力有限,它们常常无法获得最佳性能。

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