摘要
本发明旨在提供一种基于改进Unet的白细胞分割方法,包括以下步骤:A、构建改进Unet神经网络模型,所述的改进Unet神经网络模型包括:压缩路径网络、扩展路径网络;所述的压缩路径网络中包含多组上下文信息传递模块;B、对改进Unet神经网络模型进行训练,得到训练好的Unet神经网络模型;C、将待分割的白细胞显微镜图像引入训练好的Unet神经网络模型中处理,得到分割后的白细胞结构图像。本发明通过改进U‑net网络模型实现图像分割,使得分割精度更高,并且能够在保持UNet网络主体框架结构的前提下,在分割效果上有着更加出色的表现。
技术关键词
白细胞分割方法
信息传递模块
ReLU函数
信息处理
Sigmoid函数
神经网络模型
注意力
分支
上采样
全局平均池化
网络主体
显微镜
数据
模块结构
图像分割
掩模
系统为您推荐了相关专利信息
面向网络层
模型转换方法
网络结构
图像分类识别
数据编码
缺陷检查装置
缺陷检查方法
掩模
AI算法
扫描单元
信息资产识别方法
网络流量数据
变电站自动化设备
识别设备
配电自动化设备