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[IEEE 2018年第25届国际图像处理大会(ICIP) - 希腊雅典 (2018.10.7-2018.10.10)] 2018年第25届IEEE国际图像处理大会(ICIP) - 荧光显微镜图像分割中卷积神经网络的鲁棒性与敏感性特征分析

DOI：10.1109/ICIP.2018.8451084 出版年份：2018 更新时间：2025-09-11 14:15:04
摘要： 卷积神经网络（CNN）近期在生物荧光显微镜图像分割领域取得了显著成功。由于这类网络最初多是为目标检测、目标识别等通用计算机视觉任务开发，因此有必要评估其性能表现，以确定它们是否符合相关生物学研究的需求。目前，此类网络的性能评估主要集中于分割精度。然而，不同网络在处理不同条件图像时的鲁棒性差异，以及检测生物结构细微几何变化时的灵敏度差异仍不明确。本研究开发了一种利用真实合成图像来评估网络鲁棒性与灵敏度的方法，并采用该方法比较了两种广泛应用的CNN——全卷积网络（FCN）和U-Net在复杂线粒体形态分割中的表现，同时与自适应主动掩模算法进行性能对比。研究发现：这两种网络在鲁棒性和灵敏度方面均优于自适应主动掩模算法，且U-Net表现更胜一筹。总体而言，本研究为CNN在荧光显微镜图像分割中的性能提供了新见解。
作者： Xiaoqi Chai，Qinle Ba，Ge Yang
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研究概述 实验方案 设备清单

研究目的

为了表征卷积神经网络（CNN）在荧光显微镜图像分割中的鲁棒性和敏感性，特别关注线粒体的分割。

研究成果

该研究证实，卷积神经网络（CNN）在荧光显微镜图像分割中具有卓越性能，其中U-Net因其更深的网络架构和更多跨层连接而优于全卷积网络（FCN）。然而，这些网络在实际图像处理中存在过分割问题。本研究提出的方法为CNN在生物图像分割中的行为提供了新见解。

研究不足

该研究依赖于生成具有精确真实标签的逼真合成荧光图像，但这些图像无法完全复现实际应用中遇到的不同成像条件。此外，网络在处理真实图像时会出现过分割问题。

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