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申请/专利权人：天津大学
摘要：本发明公开了一种基于大模型引导的级联编码分割网络的细胞核分割方法，基于分割系统进行实施，分割系统包括图像获取模块、级联编码器分割网络；通过获取原始细胞图像，并将原始细胞图像进行增强处理；利用微调SAM编码器提取具有全局信息语义特征的引导特征图；利用每一级CNN编码器逐级提取具有局部信息语义特征的特征图，利用第一阶段特征融合模块将引导特征图与各级CNN编码器提取的特征图融合后以供下一级CNN编码器进行特征提取；通过各级解码器逐层恢复图像分辨率，获得具有和输入相同尺寸及通道数的最终分割结果图，能够在不引入大量训练参数的同时有效增强模型捕获局部‑非局部信息的能力，实现细胞核的精准分割，具有广阔的应用前景。
主权项：1.一种基于大模型引导的级联编码分割网络的细胞核分割系统，其特征在于，包括图像获取模块、级联编码器分割网络；所述级联编码器分割网络包括多阶段特征融合模块、级联编码器模块和级联解码器模块；所述级联编码器模块包括微调SAM编码器和多个级联的CNN编码器；多阶段特征融合模块包括第一阶段特征融合模块和第二阶段特征融合模块；所述图像获取模块用于获取原始细胞图像，并将原始细胞图像进行增强处理；所述级联编码器分割网络，获取处理后的细胞图像，利用微调SAM编码器提取具有全局信息语义特征的引导特征图；利用每一级CNN编码器逐级提取具有局部信息语义特征的特征图，利用第一阶段特征融合模块将引导特征图与各级CNN编码器提取的特征图融合后以供下一级CNN编码器进行特征提取；级联解码器模块，将第二阶段特征融合模块融合后的特征图输入级联的解码器中通过各级解码器逐层恢复图像分辨率，获得具有和输入相同尺寸及通道数的最终分割结果图。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 天津大学 基于大模型引导的级联编码分割网络的细胞核分割方法
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