Изменения

== Сегментация изображений ==

Задача [[Сегментация изображений|сегментации изображений]], полученных с микроскопа, состоит в том, чтобы аннотировать их, то есть отмечать границы объектов (клеток, ядер). Имея сегментированное изображение, легче проводить дальнейший анализ и изучать конкретные части клетки<ref>[https://www.nature.com/articles/s41524-020-00363-x James P. Horwath {{---}} Understanding important features of deep learning models for segmentation of high-resolution transmission electron microscopy images, 2020]</ref>.

=== Сеть U-Net ===

Для решения задачи сегментации обычно используется модифицированная полносвязная сверточная сеть U-Net<ref>[https://lmb.informatik.uni-freiburg.de/people/ronneber/u-net/ Olaf Ronneberger— Reconstructing cell cycle and disease progression using deep learning, 2015]</ref>. Сеть U-Net получила широкое распространение благодаря способности последовательно распознавать как большие, так и мелкие частицы, а также устойчивости к различным условиям визуализации и наборам данных. Также она показывает хорошие результаты, даже если размер набора даных для обучения небольшой, что является частой проблемой анализа изображений, полученных с микроскопа. Однако минусом сети U-Net является ограничение на размер входного изображения, в то время как разрешение микроскопических изображений только растет с течением времени.