一种基于Mask R-CNN算法的癌细胞图像检测与分割方法

摘要

一种基于Mask R‑CNN算法的癌细胞图像检测与分割方法，包括以下步骤：步骤1，制作数据集；步骤2，癌细胞的特征提取，包括以下步骤：2.1、特征提取网络的搭建；2.2、网络卷积方式的修改，将网络中卷积核大小为3×3的标准卷积替换为同内核中采用不同大小卷积核的异构卷积；2.3、特征多尺度融合；步骤3，癌细胞目标区域候选框的生成，将融合后的特征送入RPN网络中进行目标区域生成；步骤4，癌细胞图像的检测目标结果精炼；步骤5，癌细胞图像的分割Mask生成。本发明提供了一种基于Mask R‑CNN算法的癌细胞图像检测与分割方法，该方法减少了计算参数，降低了训练时间，提升了性能。