24、神经元细胞图像分割与非阿贝尔p - 群自同构研究

神经元细胞图像分割与非阿贝尔p - 群自同构研究

1. 神经元细胞图像分割

1.1 研究背景

神经退行性疾病，如阿尔茨海默病和帕金森病，是导致死亡的六大主要原因之一。据世界卫生组织报告，神经系统疾病占全球死亡人数的12%。在2015年，神经系统疾病造成了2.507亿伤残调整生命年（DALYs）和940万例死亡，分别占全球DALYs的10.2%和全球死亡人数的16.8%。因此，寻找神经退行性疾病的治疗方法变得越来越迫切。本研究旨在利用机器学习和计算机视觉技术，帮助医生确定医学治疗对神经元细胞的影响。

1.2 医学图像分割面临的挑战

医学图像分割存在像素强度不均匀、边界噪声大或不清晰以及高变异性等问题，这些都是分割的重大技术障碍。此外，为了达到高精度，网络通常需要大量的标注样本。收集特定应用的数据集并对新图像进行标注既耗时又成本高昂。

1.3 Unet架构的优势

Unet通过不需要大量数据集进行图像分割解决了上述问题。本文提出了一种基于Unet的神经网络，即RIC Unet，用于生物医学应用中的细胞核分割。RIC - Unet采用了通道注意力机制、残差块和多尺度技术，能够准确地分割细胞核。与其他技术相比，该网络在分析指标和成本效益方面更具优势，有助于医生诊断组织学图像的细节。

1.4 研究方法

• 编码器选择 ：本研究使用EfficientNet - B0作为编码器部分。EfficientNet提出了一种有效的复合缩放策略，能够在保持模型效率的同时，将基线卷积网络扩展到任何目标资源限制。