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醫學細胞圖像分割關鍵技術

  • 作者：李東明//張麗娟|責編:袁勤勇//蘇東方
  • 出版社：清華大學
  • ISBN：9787302676966
  • 出版日期：2024/12/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：213
人民幣：RMB 79 元      售價：元
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內容大鋼
    醫學細胞圖像處理涵蓋了人工智慧、圖像處理、電腦視覺、生物醫學等多個領域，通過研究醫學細胞圖像分割來量化細胞的行為，對生物醫學研究和臨床診斷有著重要作用。本書使用了大量的實用分割案例，通過對案例模型改進的講解以及改進后模型效果的展示，使讀者可以更清晰地了解圖像分割的關鍵技術。本書內容是作者近年來對醫學細胞圖像分割技術研究的成果匯總。
    本書可作為電腦、人工智慧專業的研究生教材，對於研究醫學細胞圖像處理的讀者而言，本書將成為他們重要的參考手冊。
作者介紹
李東明//張麗娟|責編:袁勤勇//蘇東方
目錄
第1章  緒論
  1.1  研究背景及意義
  1.2  醫學圖像分類及醫學顯微成像技術概述
    1.2.1  醫學圖像的分類
    1.2.2  不同類型的顯微成像技術
    1.2.3  結構光照明熒光顯微成像技術
  1.3  醫學顯微細胞圖像分割技術的研究現狀
    1.3.1  手動分割技術
    1.3.2  半自動分割技術
    1.3.3  自動分割技術
  1.4  深度學習網路介紹
    1.4.1  卷積神經網路
    1.4.2  全卷積神經網路
    1.4.3  U-Net網路
    1.4.4  SegNet網路
    1.4.5  PSPNet
    1.4.6  DeepLab V3 plus
  1.5  深度學習框架
    1.5.1  TensorFlow框架
    1.5.2  PyTorch框架
    1.5.3  Keras框架
    1.5.4  Caffe框架
  1.6  本章小結
  參考文獻
第2章  基於雙樹復小波變換及形態學的醫學顯微細胞圖像增強演算法
  2.1  醫學圖像增強演算法概述
  2.2  醫學顯微細胞圖像增強演算法流程
  2.3  雙樹復小波變換的基本原理
  2.4  基於DTCWT及形態學的醫學顯微細胞圖像增強演算法
    2.4.1  WBCT法對高通子帶去噪
    2.4.2  改進的形態學top-hat變換法對低通子帶增強
    2.4.3  醫學顯微細胞圖像增強演算法實現
  2.5  實驗結果與分析
    2.5.1  實驗設置
    2.5.2  細胞圖像增強結果的主觀評價
    2.5.3  細胞圖像增強結果的客觀評價
  2.6  本章小結
  參考文獻
第3章  基於MRF醫學細胞圖像自動分割
  3.1  馬爾可夫隨機場
  3.2  基於MRF的圖像分割
  3.3  基於MRF細胞圖像自動分割
    3.3.1  中國餐廳過程
    3.3.2  實現細胞圖像自動分割
  3.4  實驗結果與分析
    3.4.1  實驗過程
    3.4.2  實驗效果對比
    3.4.3  實驗效果差異評價
  3.5  本章小結
  參考文獻

第4章  基於加權曲率和灰度距離變換的粘連醫學顯微細胞圖像分割算注
  4.1  分水嶺變換
  4.2  快速雙閾值標記分水嶺變換的圖像分割演算法
    4.2.1  雙閾值迭代法構建標記圖像
    4.2.2  雙閾值標記分水嶺變換的圖像分割演算法實現
  4.3  基於加權曲率和灰度距離變換的粘連細胞圖像分割算祛
    4.3.1  判斷粘連細胞
    4.3.2  曲率計算及確定凹點
    4.3.3  建立分割線
    4.3.4  關聯灰度細胞圖像的距離變換
    4.3.5  基於加權曲率和灰度距離變換的粘連細胞圖像分割演算法實現步驟
    4.3.6  粘連細胞核的分割演算法
  4.4  粘連細胞圖像分割實驗結果及分析
    4.4.1  粘連細胞圖像分割結果主觀評價
……
第5章  基於顏色模型極小值運算的細胞圖像分割演算法
第6章  基於圖模型的醫學顯微細胞圖像分割演算法
第7章  基於神經常微分方程的醫學顯微細胞圖像分割演算法
第8章  基於Attention NODE-UNet++的細胞圖像分割演算法
第9章  基於加權連接解碼網路的細胞圖像分割演算法
第10章  基於DeepLab V3十的醫學細胞圖像語義分割演算法
第11章  基於屬性增強的空洞殘差聚合網路的血液細胞圖像多類別分割演算法

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