腎小球超微結構分割算法:基于區(qū)域級對比學習的深度模型

摘要： 目的 為了提高深度模型對電子顯微鏡圖像中腎小球超微結構的分割性能，提出了一種基于超微結構語義相似性的區(qū)域級自監(jiān)督對比學習方法USRegCon。方法 USRegCon使用大量無標記數據對模型進行預訓練，該預訓練過程包括3個步驟：（1）模型對圖像中超微結構信息進行編碼和解碼，并根據超微結構的語義相似性自適應地將圖像劃分為多個區(qū)域；（2）依據所劃分的區(qū)域，使用區(qū)域池化操作提取出每個區(qū)...