462
правки
Изменения
→Подсчет клеток на основе сверточных сетей
Во многих биологических экспериментах необходимо уметь детектировать клетки, за которыми ведется наблюдение, понимать сколько их, как они расположены относительно друг друга. Для решения этих задач в компьютерном зрении используется несколько разных подходов. Одни используют сверточные сети, чтобы предсказывать карту плотности, другие основаны на построении деревьев максимально устойчивых экстремальных областей. Вне зависимости от реализации, методы детекции клеток направлены на оценку количества клеток и учитывают перекрывания, неравномерность распредления клеток и другие факторы, специфичные для микроскопических изображений.
=== Подсчет клеток на основе сверточных сетей ===
[[Файл:FCRN-A_and_FCRN_B.png|425px|thumb|right|Рисунок 6. Архитекутры сетей FCRN-A и FCRN-B для построения карт плотности<ref>[https://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/publications/2016/Xie16/xie16.pdf Weidi Xie {{---}} Microscopy cell counting and detection with fully convolutional regression networks, 2016]</ref>.]]
К автоматическому подсчету клеток можно подойти с разных сторон. Первый подход основан на детекции с предварительной сегментацией изображения. Процесс сегментации сам по себе сложен и существует более эффективный способ. В его основе лежит регрессия и оценка плотности без непосредственной детекции и сегментации. По карте плотности можно с хорошей точностью оценить количество клеток.