细胞实例分割
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案例介绍
本研究提出一种基于 Transformer 的细胞核实例分割方法，设计了多尺度特征聚合模块（MSFAM）与特征混合交叉注意力模块（FMCAM），有效融合局部与全局信息。模型还引入水平与垂直距离图预测分支，提升了重叠细胞的分割效果。在 MoNuSeg 数据集上的实验表明，该方法在 Dice 和 AJI 指标上均优于现有方法，展现出更强的精度与鲁棒性。
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本研究提出一种基于 Transformer 的细胞核实例分割方法，设计了多尺度特征聚合模块（MSFAM）与特征混合交叉注意力模块（FMCAM），有效融合局部与全局信息。模型还引入水平与垂直距离图预测分支，提升了重叠细胞的分割效果。在 MoNuSeg 数据集上的实验表明，该方法在 Dice 和 AJI 指标上均优于现有方法，展现出更强的精度与鲁棒性。
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