细胞分割

人工智能 其他 案例ID:232440
卡卡布奇诺
3 年经验· NABLAS
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案例介绍

本研究提出 TC-Former,一种结合 Transformer 与 CNN 的高效病理图像细胞核分割模型。通过设计特征交换模块融合局部与全局特征,并引入多尺度池化结构提升泛化能力。在 MoNuSeg 数据集上的实验结果表明,TC-Former 在分割精度和鲁棒性上均优于现有方法,为计算病理智能诊断提供了有力支持。

细胞分割

人工智能 · 其他 案例ID:232440
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作者: 卡卡布奇诺 - 3年经验- NABLAS

案例介绍

本研究提出 TC-Former,一种结合 Transformer 与 CNN 的高效病理图像细胞核分割模型。通过设计特征交换模块融合局部与全局特征,并引入多尺度池化结构提升泛化能力。在 MoNuSeg 数据集上的实验结果表明,TC-Former 在分割精度和鲁棒性上均优于现有方法,为计算病理智能诊断提供了有力支持。

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