[发明专利]一种基于多任务学习的细胞核实例分割方法在审
| 申请号： | 201811310537.2 | 申请日： | 2018-11-06 |
| 公开（公告）号： | CN109493330A | 公开（公告）日： | 2019-03-19 |
| 发明（设计）人： | 漆进;张通;史鹏 | 申请（专利权）人： | 电子科技大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/11;G06T7/187;G06T7/194 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 611731 四川省成*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明属于计算机视觉、医学图像处理领域，具体为一种基于多任务学习的细胞核实例分割方法。该方法包括：构建多分支神经网络；多任务联合训练；多分支联合预测。本发明有效地解决了细胞核实例分割中的错漏问题，提高了细胞核实例分割的准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 细胞核 分割 任务学习 多分支 医学图像处理 计算机视觉 神经网络 有效地 准确率 构建 联合 预测 | ||
【主权项】：
1.一种基于多任务学习的细胞核实例分割方法，其特征在于，所述方法包括：(1)构建多分支神经网络，包括特征提取网络、区域提议网络(RPN)、感兴趣区域层(ROI)、边框分支、掩码分支、全局掩码分支；(2)包括区域提议网络(RPN)、边框分支、掩码分支、全局掩码分支的多任务联合训练；(3)利用多分支进行联合预测，在全局掩码分支的分割结果上对重叠实例进行二次预测。
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