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作者：Issac · 共 2 个案例

Unet细胞分割

人工智能其他 Issac

对鼠脑图像采用深度学习及图像处理方法进行分割，得到目标区域 (胞体和血管)。实现了同时对细胞体和血管进多标签的图像分割，准确率均达到 98%以上。

该系统首先通过 kinect 深度相机采集体表的深度图像，经过预处理后分割出人体区域。然后通过深度学习的方式识别出人体体表主要关键点的位置，同时利用深度图像的空间映射关系计算出肩膀，脊椎，骨盆，下肢区域的指标数值，最后以图表的方式呈现结果。

人工智能 · 其他 Issac

对鼠脑图像采用深度学习及图像处理方法进行分割，得到目标区域 (胞体和血管)。实现了同时对细胞体和血管进多标签的图像分割，准确率均达到 98%以上。...

该系统首先通过 kinect 深度相机采集体表的深度图像，经过预处理后分割出人体区域。然后通过深度学习的方式识别出人体体表主要关键点的位置，同时利用深度图像的空间映射关系计算出肩膀，脊椎，骨盆，下肢区域的指标数值，最后以图表的方式呈现结果。...