طريقة توسيع بيانات توليد مشترك لصور الخلايا والأقنعة بناءً على نموذج الانتشار
摘要
لمعالجة مشكلة نقص بيانات الوصم في مهام تقسيم صور الخلايا وقيود طرق التعزيز التقليدية، تقترح هذه الدراسة أولاً طريقة توسيع بيانات تعتمد على نموذج الانتشار لتوليد مشترك لصور الخلايا والأقنعة. تقوم هذه الطريقة ببناء إطار توليد مشترك يتكون من U-Net لتنبؤ الضوضاء وآلية أخذ عينات الضوضاء، حيث تُكدَّس صور الخلايا والأقنعة على القنوات لتشكيل صورة مشتركة بأربع قنوات، محققة توليدًا عالي الجودة في مرحلة واحدة، متجنبة الأخطاء الناتجة عن التوليد متعدد المراحل. يدمج النموذج تضمين الوقت وآلية الانتباه الذاتي متعدد الرؤوس لتعزيز القدرة على نمذجة الخصائص الهيكلية للخلايا وعلاقتها بالأقنعة، ويستخدم دالة خسارة متوسط مربع الخطأ وجدولة معدل التعلم بناءً على التناقص الكوسي لت优化 التدريب. أظهرت النتائج الشاملة على مجموعات البيانات المرجعية CryoNuSeg و ISBI2012 تحسنًا ملحوظًا في أداء نماذج التقسيم اللاحقة. تحت إعداد أخذ العينات DPM++ 2M Karras، بلغ مؤشر IoU و Dice لـ CryoNuSeg 62.50٪ و 75.78٪ على التوالي، متفوقًا على طرق التعزيز التقليدية مثل الانعكاس والدوران. تؤكد النتائج تفوق التوليد المشترك في توسيع تنوع البيانات وتحسين دقة التقسيم، مقدمةً حلاً فعالاً لتوسيع البيانات في سياقات ندرة الوصم لتقسيم صور الخلايا.
关键词
تقسيم صور الخلايا; نموذج الانتشار; توسيع البيانات; UNet; التوليد المشترك