462
правки
Изменения
→Сегментация ядер клеток
=== 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<ref name="dran"/>. Она имеет типичную для сегментирующих сетей архитектуру и состоит из нескольких слоев, понижающих степень дискретизации данных, затем нескольких расширяющих слоев с тремя декодерами.
Особенностью данных микроскопии является разный масштаб ядер на изображениях, поэтому в сеть подаются не только исходные изображения, а еще и уменьшенные и увеличенные в 2 раза. Такой подход частично решает проблему влияния существенно различающегося масштаба и получил название многомасштабной сети глубокой остаточной агрегации MDRAN.
== Детекция клеток ==
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<ref>[https://ieeexplore.ieee.org/document/5711528 Takeo Kanade {{---}} Cell image analysis: Algorithms, system and applications, 2011]</ref>. 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>.]]
