462
правки
Изменения
→Сеть U-Net
[[Файл:DRAN.jpeg|250px|left|thumb|Архитектура сети DRAN для сегментации ядер<ref>[https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fbioe.2019.00053/full Quoc Dang Vu {{---}} Methods for Segmentation and Classification of Digital Microscopy Tissue Images, 2019]</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<ref>[https://lmb.informatik.uni-freiburg.de/people/ronneber/u-net/ Olaf Ronneberger— Reconstructing cell cycle and disease progression using deep learning, 2015]</ref>. Однако минусом сети U-Net является ограничение на размер входного изображения, в то время как разрешение микроскопических изображений только растет с течением времени.
=== Сегментация ядер клеток ===
Сеть U-Net хоть и является универсальной, но для решения некоторых задач удобнее использовать более специализированные сети. Для задачи точной сегментации ядер клеток строится сеть глубокой остаточной агрегации DRAN. Она имеет типичную для сегментирующих сетей архитектуру и состоит из нескольких слоев, понижающих степень дискретизации данных, затем нескольких расширяющих слоев с тремя декодерами.
