原始的U-Net采用跳跃结构结合高低层的图像信息, 使得U-Net模型有良好的分割效果, 但是分割结果在宫颈细胞核边缘依然存在分割欠佳、过分割和欠分割等不足. 由此提出了改进型U-Net网络图像分割方法. 首先将稠密连接的DenseNet引入U-Net的编码器部分, 以解决编码器部分相对简单, 不能提取相对抽象的高层语义特征. 然后对二元交叉熵损失函数中的宫颈细胞核和背景给予不同的权重, 使网络更加注重细胞核特征的学习. 最后在池化操作过程中, 对池化域内的像素值分配合理的权值, 解决池化层丢失信息的问题. 实验证明, 改进型U-Net网络使宫颈细胞核分割效果更好, 模型也越鲁棒, 过分割和欠分割比率也越少. 显然, 改进型U-Net是更有效的图像分割方法.

基于H-minima(迭代H-极小值)的标记控制分水岭细胞核分割的MATLAB实现

基于H-minima(迭代H-极小值)的标记控制分水岭细胞核分割的MATLAB实现

matlab分水岭算法源代码基于迭代H最小值的标记控制分水岭，用于细胞核分割 考虑到一组不同的h值，提出的算法可迭代地标识标记。 在每次迭代中，它使用特定的h值定义一组候选项，并从这些候选项中选择标记（只要它们满足大小要求）。 注意：以下源代码仅用于研究目的。 作者对使用这些源代码的任何后果不承担任何责任。 如果您使用这些代码的任何部分，请引用以下文章。 CF Koyuncu，E。Akhan，T。Ersahin，R。Cetin-Atalay，C。Gunduz-Demir，“基于迭代h-minima的标记控制的分水岭，用于细胞核分割”，细胞计数：A部分，89A：338-349 2016年。 如有其他问题，请与我联系。 源代码 您需要在Matlab中调用iterativeHmin函数。 此函数使用Matlab代码以及C代码，这些代码应首先由Matlab中的mex编译器进行编译。 对于该程序的首次使用，请在iterativeHmin.m文件中取消注释第65行（包括compileCCodes语句的行）的注释。 该行调用compileCCodes函数，该函数由mex编译器编译C代码并创建一个称为