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AWGUNET: 基于注意力引导小波 U-Net 的组织病理图像细胞核分割
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一种将U-Net架构与DenseNet-121主干相结合的分割方法，利用两者的优势捕捉全面的上下文和空间信息。实验结果显示该模型在组织病理学图像分析和癌症诊断方面具有潜力。
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关键要点
- 准确的核分割对于癌症诊断至关重要。
- 提出了一种将U-Net架构与DenseNet-121主干相结合的分割方法。
- 该方法利用两者的优势捕捉全面的上下文和空间信息。
- 模型引入了小波引导通道注意模块以增强细胞边界勾画。
- 使用可学习的加权全局注意模块进行通道特定的注意。
- 解码器模块进一步完善了染色图案处理中的分割。
- 在Monuseg和TNBC两个公开可访问的组织病理学数据集上进行实验。
- 实验结果突显了模型的优越性，显示其在组织病理学图像分析和癌症诊断中的潜力。
