基于自然圖像模型微調(diào)的小鼠腦部電鏡圖像實(shí)例分割

摘要： 分割模型的準(zhǔn)確性和魯棒性是小鼠腦電鏡圖像處理中的主要考慮因素。針對電鏡圖像的技術(shù)特點(diǎn)，提出了高度穩(wěn)健的二維分割算法，準(zhǔn)確識別每張切片中各物體的形態(tài)結(jié)構(gòu)。本文提出了基于大型自然圖像模型的主干網(wǎng)絡(luò)微調(diào)的大尺度二維電鏡圖像分割模型EM-SAM，用于腦部電鏡圖像中的實(shí)例分割。模型主干網(wǎng)絡(luò)采用大型自然圖像模型SAM中的已訓(xùn)練完成的圖像編碼器，在電鏡圖像處理任務(wù)中最大化模型提取圖像特征的能... （共10頁）