基于深度学习的IMC图像细胞分割方法的深度剖析与创新实践.docx

一、引言

1.1研究背景与意义

在生物医学研究领域，细胞作为生命活动的基本单位，对其进行深入研究对于理解生命过程、揭示疾病机制以及开发有效的治疗方法至关重要。免疫组化成像（IMC）技术能够在单细胞水平上对多种生物标志物进行同时检测，为细胞研究提供了丰富的信息。通过IMC技术，研究人员可以获取细胞的形态、结构、分子表达等多维度信息，从而更全面地了解细胞的功能和状态。然而，IMC图像中细胞的分割面临着诸多挑战，如细胞形态的多样性、细胞之间的粘连、背景噪声的干扰等，这些因素使得传统的分割方法难以准确地识别和分割细胞，进而影响后续的分析和研究。

深度学习作为人工智能领域的重要分支，近年来在图像