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基于条件生成对抗网络的医学细胞图像生成检测方法

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针对现有医学细胞图像生成检测方法在检测中需要大量的有标签数据作为支撑,而细胞在黏附遮挡的情况下数据匮乏,不利于细胞检测精度的提高这一问题,提出了基于条件生成对抗网络的细胞图像生成检测方法.通过Pix2pix网络模型控制生成黏附遮挡的细胞图像,提取损失函数,采用Pix2pix实现图像到图像的转换,并运用正则项误差控制生成对抗网络误差.在此基础上,构建检测网络,包括生成网络结构、判别网络结构和检测网络结构,在生成网络输出端进行目标检测,使图像生成与细胞检测工作在同一个网络中完成.实验表明,与现有模型相比,本文方法在检测精度上有显著提升,达到了90.2％,可以满足医学细胞检测需求.
Detection method of medical cell image generation based on conditional generative adversarial network

陈雪云、许韬、黄小巧

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广西大学 电气工程学院,南宁 530004

条件生成对抗网络 图像生成 目标检测 判别网络结构 损失函数

61661006

2021

10.13229/j.cnki.jdxbgxb20200204

吉林大学学报(工学版)
吉林大学

吉林大学学报(工学版)

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：0.792
ISSN：1671-5497
年,卷(期)：2021.51(4)
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