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摘要：细胞核的形状、纹理和空间分布等信息能够为各类疾病诊断提供重要的参考信息，对细胞核的准确分割是疾病诊断中的关键步骤。针对细胞核形状多样、边界模糊和重叠等问题，提出一种基于改进U-Net的细胞核分割方法。首先，利用并联空洞卷积模块和串联空洞卷积模块改进Inception-ResNet的性能，扩大U-Net卷积核的感受野；其次，提出一种采用全局最大池化和全局平均池化的残差注意力机制，同时获得局部特征和全局特征。实验结果表明，与现有细胞核分割方法相比，所提出的细胞核分割方法能够对细胞核进行准确分割。
关键词：Inception-ResNet;残差注意力;U-net;细胞核分割
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