为解决人工对荧光原位杂交(Fluorescence In Situ Hybridization,FISH)荧光图像进行结果判读存在的效率低、劳动强度大等问题,针对FISH荧光图像细胞智能检测提出一种融合空域图像增强的改进YOLOv5算法。算法在原始YOLOv5神经网络模型基...为解决人工对荧光原位杂交(Fluorescence In Situ Hybridization,FISH)荧光图像进行结果判读存在的效率低、劳动强度大等问题,针对FISH荧光图像细胞智能检测提出一种融合空域图像增强的改进YOLOv5算法。算法在原始YOLOv5神经网络模型基础上,加入了空域图像增强模块,并选择了模块最佳增强系数,扩大了模型对荧光图像的对比度适应范围,提高了模型的特征提取能力和细胞检测准确率。实验结果显示,改进YOLOv5模型的平均精度均值(Mean Average Precision,mAP)为0.983,达到了比原始模型更优的训练效果和收敛速度,并且,改进YOLOv5模型的细胞识别率达到91.65%,比原始YOLOv5模型提升了9.19%。将细胞智能检测算法嵌入自主开发的荧光图像智能检测软件,结合荧光点检测算法,可给出有效判读结果。展开更多
文摘为解决人工对荧光原位杂交(Fluorescence In Situ Hybridization,FISH)荧光图像进行结果判读存在的效率低、劳动强度大等问题,针对FISH荧光图像细胞智能检测提出一种融合空域图像增强的改进YOLOv5算法。算法在原始YOLOv5神经网络模型基础上,加入了空域图像增强模块,并选择了模块最佳增强系数,扩大了模型对荧光图像的对比度适应范围,提高了模型的特征提取能力和细胞检测准确率。实验结果显示,改进YOLOv5模型的平均精度均值(Mean Average Precision,mAP)为0.983,达到了比原始模型更优的训练效果和收敛速度,并且,改进YOLOv5模型的细胞识别率达到91.65%,比原始YOLOv5模型提升了9.19%。将细胞智能检测算法嵌入自主开发的荧光图像智能检测软件,结合荧光点检测算法,可给出有效判读结果。
