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使用无监督对抗域适应和监督密度回归的自动显微细胞计数( Automatic microscopic cell counting by use of unsupervised adversarial domain adaptation and supervised density regression )
S He KT Minn L Solnica-Krezel H Li M Anastasio
在显微图像中准确的细胞计数对于医学诊断和生物学研究具有重要意义。然而，手工计数细胞非常耗时、繁琐，而且容易出现主观错误。我们提出了一种新的基于密度回归的细胞自动计数方法，该方法减少了对实验图像的手动注释的需要。利用带注释的合成图像（源域）及其对应的地面真密度图训练基于监督学习的密度回归模型(DRM)。建立了一个域自适应模型(DAM)将实验图像（目标域）映射到源域的特征空间。通过使用基于无监督学习的DAM和基于有监督学习的DRM，可以估计出给定目标图像的细胞密度图，并由此计算出细胞的数量。对人胚胎干细胞的免疫荧光显微图像的实验结果证明了所提出的计数方法的有前途的性能。
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