【摘 要】
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贴壁细胞是细胞功能研究、癌症机制研究、药物发现等应用的主要研究对象。在贴壁细胞的培养过程中,对细胞进行自动且精准的实例分割是提取细胞特征的有效手段,能够提供大量生物学、病理学信息。之前对贴壁细胞图像分割多是运用人工分辨,或者传统图像处理的方式。前者费时费力,容易受到工作人员主观判断影响,后者鲁棒性较差,对数据要求高。近年来深度学习的兴起,为贴壁细胞分割提供了新的思路,但基于深度学习的分割方法多是基
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贴壁细胞是细胞功能研究、癌症机制研究、药物发现等应用的主要研究对象。在贴壁细胞的培养过程中,对细胞进行自动且精准的实例分割是提取细胞特征的有效手段,能够提供大量生物学、病理学信息。之前对贴壁细胞图像分割多是运用人工分辨,或者传统图像处理的方式。前者费时费力,容易受到工作人员主观判断影响,后者鲁棒性较差,对数据要求高。近年来深度学习的兴起,为贴壁细胞分割提供了新的思路,但基于深度学习的分割方法多是基于像素点分类机制进行分割,虽然能较好地分离细胞与背景,但难以区分粘连细胞的边界。结合深度学习和传统图像分割方法的特点,本文提出了基于多任务学习和分水岭算法的贴壁细胞实例分割方法。该方法能够自动对无标记的贴壁细胞图像进行高精度的实例分割,并通过ISBI Cell Tracking Challenge 2021官方的验证,在BCM（BF-C2DL-Mu SC）数据集上取得了官方排行榜第一名的成绩。本文的主要工作和创新点包括:（1）针对现有的深度学习分割方法对粘连的细胞分割效果较差的问题,本文采用卷积神经网络和分水岭算法进行贴壁细胞实例分割,提出基于改进的注意力机制Skip-s SE（Skip Channel Squeeze and Spatial Excitation）和多任务学习的分割网络MA-UNet（Multitask Attention UNet）。相比于单任务网络,该网络的参数量和推理时间显著减少,Io U（Intersection over Union）分数共计提升6.9%。在公开数据集BCM上,本方法的SEG分数高于官方榜单上次优方法1.6%。（2）针对缺少公开的高清贴壁细胞数据集的问题,进一步验证本文所提出的实例分割方法的泛化性,本文在研究过程中使用全息显微镜采集制作了无标记的SW480（人结肠癌细胞）贴壁细胞数据集。针对MA-UNet在该数据集上容易对细胞外围区域产生误判的问题,设计了像素级权重损失函数优化方法,与基线方法相比,细胞预测任务Io U分数提升1.9%,实例分割SEG分数提升1.1%。（3）针对MA-UNet预测结果较差时可能带来的负面影响,本文提出辅助网络Observe-Net来量化MA-UNet某次预测的置信度。该评估机制对较差的预测结果有较高的敏感度,能够较好地找出实例分割结果中的“脏数据”,为基于细胞实例分割结果的后续工作提供更可靠的参考信息,进一步提升了本文提出的实例分割方法的实用性和可靠性。
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