Resumen

Para resolver los problemas de borde áspero y baja precisión de segmentación de redes neuronales tradicionales en la segmentación de imágenes de núcleos pequeños, se propone una tecnología de segmentación de imágenes de núcleos basada en la red U-Net. En primer lugar, se utiliza la red U-Net para segmentar la imagen del núcleo, que une las imágenes de características en la dimensión del canal para lograr la fusión de características, y se utiliza la estructura de salto para combinar las características de bajo y alto nivel. Luego, se propone el agrupamiento promedio subregional para mejorar el agrupamiento promedio global en el módulo de atención, y se diseña un módulo de expansión de canal de atención para mejorar la precisión de la segmentación de imágenes. Finalmente, el módulo de atención mejorado se integra en la red U-Net para lograr una segmentación precisa de la imagen nuclear. Basándose en la plataforma Python, los resultados experimentales muestran que la tecnología de segmentación propuesta puede lograr una rápida convergencia, y la inter

• Materias:Colonias de abejas artificiales Inteligencia artificial Patrón espacial Innovación de la comunicación Algoritmo de red neuronal
• Subjects:Artificial bee colonies Artificial intelligence Spatial pattern Communication innovation Neural network algorithm
• Palabras claves:Problemas; Borde áspero; Baja precisión de segmentación; Red U-Net; Segmentación de imágenes de núcleos; Módulo de atención.
• Keywords:Problems; Rough edge; Poor segmentation accuracy; U-Net network; Nucleus image segmentation; Attention module.