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Nuclei_Segmentation_Experiments_Demo是用于排课的MATLAB代码，它采用深度间隔-Masker感知网络并结合标记进行操作
资源介绍
用于排课的matlab代码Nuclei_Segmentation_Experiments_Demo
使用深度间隔-Masker感知网络和标记控制的分水岭进行重叠的核分割
左图：H＆E染色的组织病理学图像
右图：使用我们的方法对原子核进行分割的结果，其中相邻的原子核被标记为不同的颜色。
WSI中的核分割
概述
我们通过结合标记控制的分水岭与我们提出的卷积神经网络（DIMAN），提出了一种用于分割重叠核的新颖高效的计算框架。
我们基于开源机器学习框架TensorFlow和增强学习库TensorLayer实施了我们的方法，该存储库包含实验中使用的所有代码，包括数据准备，模型构建，模型训练和结果评估。
为了与我们的方法进行比较，我们还利用TensorFlow和TensorLayer重新实现了四个已知的语义分段卷积神经网络：FCN8s，U-Net，HED和SharpMask。
依存关系
Matlab的
Python
3.x
TensorFlow
1.x
TensorLayer
1.5.4
Scikit图片13.0
脾气暴躁的
西皮
数据集
我们在两个公开的H＆E染色的组织病理学图像数据集上进行了