用深度学习搞定 DSB2018 细胞核分割：项目速览
·
在医学影像分析中，细胞核分割是病理诊断、细胞研究的关键基础，而 DSB2018 数据集因包含多样且复杂的细胞核图像，成为检验分割模型的经典数据集。我基于这套数据集，用深度学习完成了细胞核分割项目，下面简单总结核心内容。
数据处理上，先用preprocess_dsb2018.py把原始图像统一缩放到 96×96 尺寸，同时合并多张单细胞核掩码为单张二值掩码，还处理了灰度图、4 通道图等特殊情况，确保数据格式统一。
模型选择了 UNet 和 NestedUNet 两种经典分割网络。UNet 靠 “下采样提取特征 + 上采样恢复分辨率 + 跳跃连接补细节” 实现分割；NestedUNet 则通过更密集的跳跃连接，还支持深度监督，能进一步提升分割精度，项目中默认用 NestedUNet 训练。
训练阶段用albumentations做数据增强，比如随机旋转 90 度、翻转、调整色彩对比度等，避免模型过拟合；优化器选 SGD（也支持 Adam），用 CosineAnnealingLR 调度学习率，以 BCEDiceLoss 为损失函数，IoU 为评估指标。训练时会保存 IoU 最高的模型，还支持早停防止无效迭代。
验证环节加载最优模型，在 20% 的验证集上测试，除了计算 IoU，还通过可视化对比原始图像、模型分割结果和真实掩码，直观验证效果。最终模型能较好地分割出不同形态的细胞核，基本满足基础分析需求。
更多推荐
1
0- 0
已为社区贡献1条内容
所有评论(0)