基于多尺度注意力机制的荧光图像分割

作     者：汤珺 曹志兴 堵威 TANG Jun;CAO Zhixing;DU Wei

作者机构：华东理工大学信息科学与工程学院上海200237 

出 版 物：《激光杂志》 (Laser Journal)

年 卷 期：2025年第46卷第1期

页      面：142-151页

学科分类：080901[工学-物理电子学] 0809[工学-电子科学与技术（可授工学、理学学位）] 08[工学] 080401[工学-精密仪器及机械] 0804[工学-仪器科学与技术] 0803[工学-光学工程] 

基　　金：国家重点研发计划课题(No.2021YFB3301303) 国家自然科学基金面上项目(No.62073137、62073144) 上海市“科技创新行动计划”自然科学基金(No.22ZR1415300、No.22511104000、No.23S41900500) 上海人工智能实验项目 

主　　题：荧光成像技术 深度学习 图像分割 残差神经网络 注意力机制 

摘      要：针对荧光细胞图像分割中细胞轮廓重叠、形态多样等问题,本研究提出了一种结合自适应多尺度注意力机制与边界敏感损失函数的分割算法。首先,为了提升模型对多尺度细胞形态的适应能力,提出了自适应多尺度通道注意力机制,并与特征金字塔结合构建多尺度注意力金字塔结构,提高网络对复杂细胞形状特征的提取能力;其次,设计了一种边界敏感的交叉熵损失函数,通过对细胞边界区域的预测给予更高的权重,增强了网络对细胞边缘的识别精度。实验结果表明,所提方法在荧光细胞图像数据集上的平均Dice系数和平均IoU系数分别高于现有先进模型,证明了本研究方法在荧光图像分割任务中的有效性。