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
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