换一批
换一批摘要肾脏病理图像中肾小球的自动分割提取对于快速诊断肾脏疾病至关重要.针对高质量标注的肾小球病理图像数据不足的问题,提出基于pix2pixHD的肾小球病理图像合成方法.首先,对原始病理图像中肾小球及其对应掩膜进行提取,构建肾小球病理图像数据集;其次,以肾小球掩膜作为约束条件,利用生成对抗网络模型合成高质量肾小球病理图像;最后,将生成的肾小球图像数据集并入原始数据集,使用U-Net分割模型对原始肾脏病理图像进行再分割.实验结果表明,与常用几种图像生成算法比较,新建方法表现最佳,其IS±std为1.50±0.03,FID为33.13;在测试集相同的情况下,该方法的总体分割准确率提升了4％.
更多相关知识
- 浏览2
- 被引0
- 下载2
相似文献
- 中文期刊
- 外文期刊
- 学位论文
- 会议论文
