一种用于细胞迁移路径跟踪的半监督光流预测方法

一种用于细胞迁移路径跟踪的半监督光流预测方法。其解决了直接使用现有的合成光流数据进行训练得到的模型难以直接应用于细胞跟踪领域这一技术问题。首先，鉴于现有卷积核固定在处理细胞非刚性运动情况下的局限性，提出了一种新型卷积模式的异性卷积块，精确建模细胞图像中运动边缘的细节。然后，为解决细胞图像序列中由于密集纹理导致光流难以区分运动的问题，搭建了多维特征融合机制，该机制整合了水平、垂直和通道上的多维度特征关系，确保模型能够更全面和精准地捕捉细胞图像中的动态特征。其次，针对细胞图像标签缺失的问题，探索了半监督学习方法，以减少对准确标签的依赖。