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MorhoSeg：一种不确定性感知的深度学习方法用于复杂细胞形态的生物医学分割
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原文中文，约500字，阅读约需2分钟。
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内容提要
细胞分割在生物医学研究中至关重要。深度学习方法如CNNs在这方面取得进展，但显微镜像差仍是挑战。本研究利用DynamicNuclearNet和LIVECell数据集评估模型性能，模拟不同像差。结果表明，FPN结合SwinS在轻微像差下表现出色，而Cellpose2.0适合处理复杂细胞图像。研究为选择合适的分割模型提供了指导，提高了分割的可靠性。
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关键要点
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细胞分割在生物医学研究中至关重要，尤其是分析细胞形态与行为。
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深度学习方法，特别是卷积神经网络（CNNs），在细胞分割上取得了突破，但在显微镜光学像差下的鲁棒性仍是挑战。
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本研究使用DynamicNuclearNet（DNN）和LIVECell数据集评估细胞实例分割模型的性能，模拟不同的像差条件。
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采用Zernike多项式方程模拟了多种像差，并测试了不同网络头和主干网络的组合。
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结果显示，FPN结合SwinS在处理轻微像差影响的简单细胞图像时表现优越，而Cellpose2.0适合复杂细胞图像的分割。
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研究为选择合适的细胞分割模型提供了指导，提高了生物医学应用中的可靠性。
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需要进一步研究以验证这些方法在不同像差类型和新兴分割模型中的有效性。
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