摘要
本发明涉及一种基于Transformer的无监督细胞分割方法,多模态文本图像对齐模块旨在有效融合文本和图像数据,通过Transformer架构实现多模态信息的高度对齐。通过低秩注意机制增强了数据的相互关联性,使得多模态特征能够在无监督的环境下更为精确地被提取和对齐。匹配矩阵特征优化模块进一步处理对齐后的特征数据。利用独特的匹配矩阵优化算法,显著提升了特征匹配的精度,通过优化后的匹配矩阵,提取并调整分割细胞的参数,为后续的分割过程提供更为精准的初始提示。优化后的特征被输入到SAM分割模块。SAM利用其强大的分割能力,实现高精度的细胞分割。该模块充分发挥低秩注意机制和匹配矩阵优化的优势,确保分割结果的准确性和鲁棒性。
技术关键词
细胞分割方法
局部图像特征
文本
高维特征向量
图像块
矩阵
免疫组织化学染色
检测头
数据预处理方法
分支
图像特征向量
前馈神经网络
多模态信息
模块方法
编码器
多模态特征
对齐方法
图像嵌入
系统为您推荐了相关专利信息
数字孪生系统
查询系统
质谱仪设备
输入模块
文本
时序神经网络
摩擦系数数据
纹理特征
视觉特征
空间金字塔
监控方法
监控处理单元
监控界面
图像特征提取模型
检查单元