深度学习在染色体分割中的应用综述

染色体分析是细胞遗传学研究的基本方法,被广泛地应用在遗传疾病筛查和产前诊断中,能有效地避免重度缺陷患儿的出生,对优生优育有着积极意义。染色体分割是染色体核型分析中最为关键的一步,其目标是将染色体实例从细胞分裂中期的显微镜图像中分割出来。在实际染色体分割应用中,由于染色体实例之间极其容易发生重叠和交叉的现象,给染色体分割带来巨大的挑战。随着深度学习技术在图像分割领域的快速发展,基于深度学习技术的算法和模型被广泛地应用于染色体分割任务中。分析了目前染色体分割领域的研究问题和挑战,并总结了现有的数据集和评价指标。重点综述基于深度学习技术在染色体分割领域中的研究,包括基于语义分割网络的重叠染色体分割的相关研究和基于实例分割网络的染色体实例分割的相关研究。对深度学习技术在染色体实例分割领域的研究现状进行总结和展望。     

机器视觉应用中的图像数据增广综述

深度学习是目前机器视觉的前沿解决方案,而海量高质量的训练数据集是深度学习解决机器视觉问题的基本保障.收集和准确标注图像数据集是一个极其费时且代价昂贵的过程.随着机器视觉的广泛应用,这个问题将会越来越突出.图像增广技术是一种有效解决深度学习在少量或者低质量训练数据中进行训练的一种技术手段,该技术不断地伴随着深度学习与机器...