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摘要
针对细胞核图像边界模糊、对比度低，且细胞间易发生粘连等特点而导致难以准确分割的问题，本文提出了一种全尺度上下文融合网络用于细胞核的精准分割。首先，该模型结合全局上下文信息，设计了一个高级金字塔传导模块，用于对跳跃连接进行重构，为解码器提供全局信息传导流；其次，在编码器顶部创新性地加入了尺度聚合模块，该模块通过自学习可以动态地为不同尺度的目标选择合适的感受野，更好地融合多尺度上下文信息；同时，为了更好地利用最有用的特征通道，在上采样阶段加入了通道注意力机制；最后，使用改进的混合损失函数解决类不平衡的问题。在Data Science Bowl 2018和TCGA2个数据集上进行实验，结果表明，所提出的算法能够提高对细胞核的分割性能。
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