纽约大学坦顿工程学院的研究人员与德国波恩大学医院应用一种新的分割网络，该网络通过点注释和合成的图像分割对来处理显微图像。
该框架将点注释转化为仅限于形状信息的合成掩模，然后利用先进的生成模型将这些掩模渲染成具有一致对象外观的真实显微图像。
最后，将掩模和图像结合成一个专门的图像分割模型的训练数据集。
这种方法产生了比传统技术更多样化和真实的图像，并在一个公开可用的数据集上通过输入注释与生成的图像之间的联系进行了测试。来自NYU Tandon工程学院的阅读全文
摘要版权 © 2023 SmithBucklin，华盛顿特区，美国 