改进U型卷积网络的细胞核分割方法

作     者：姜慧明 秦贵和 邹密 孙铭会 JIANG Huiming;QIN Guihe;ZOU Mi;SUN Minghui

作者机构：吉林大学计算机科学与技术学院长春130012 吉林大学公共计算机教学与研究中心长春130012 

出 版 物：《西安交通大学学报》 (Journal of Xi'an Jiaotong University)

年 卷 期：2019年第53卷第4期

页      面：100-107,121页

核心收录：

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 080203[工学-机械设计及理论] 0835[工学-软件工程] 0802[工学-机械工程] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家自然科学基金资助项目(61872164) 

主　　题：细胞核分割 U型卷积网络 梯度融合 密集连接 改进交叉熵损失 

摘      要：针对经典U型卷积网络在细胞核分割过程中对距离相近目标的边界较难区分、对模糊目标产生误识别等问题,提出一种改进的U型卷积网络(DU-Net)模型。为增强目标边界特征,提出一种梯度融合方法,计算样本梯度信息并将梯度图多尺度融合至U-Net编码器。解码器浅层特征通过卷积上采样密集连接至深层特征,增加特征的复用性。针对梯度消失问题,DU-Net模型在每个卷积层后采用批归一化和ReLU激活结构。针对经典U-Net模型对模糊目标的误识别问题,提出一种改进的交叉熵损失函数,该损失函数降低了模糊背景点对模型的干扰,同时提高了模型对小目标的识别能力。在2018年数据科学碗公布的670张图片、约29 500个细胞核的公开数据集上验证了DU-Net模型,结果表明,模型的预测结果与真实标签在Dice系数和Jaccard相似系数两项评价指标上分别达到95.9%和91.0%,性能优于U-Net和SegNet编码器,显著优于经典卷积神经网络模型FCN-8s。