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MoNuSeg
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新型AMN网络改进了组织病理学图像中的细胞核分割
研究人员开发了AMN，一种自适应多尺度融合网络，用于组织病理学图像中的精确细胞核分割。该双编码器框架独特地结合了Swin Transformer和ResNet-50特征金字塔，并使用学习到的门控机制来动态平衡它们在不同尺度的贡献。AMN包含一个多目标损失函数，其中包括焦点损失、边界感知损失和不确定性调制分类项，以提高准确性并减少过度自信的错误。该模型在CoNIC基准测试中取得了最先进的成果，优于其他八种架构，并在MoNuSeg数据集上…
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ConvNeXt-FD模型增强了生物医学图像分割能力
研究人员开发了ConvNeXt-FD，一种用于分割生物医学图像的新型深度学习模型。该模型采用了类似U-Net的结构，并以ConvNeXt为骨干，同时引入了一种包含基于分形维度的边界感知正则化项的新型损失函数。在六个不同数据集上的实验表明，ConvNeXt-FD（尤其是在ImageNet上预训练后）在准确性和边界检测方面优于现有方法。