基于多尺度特征融合的细胞计数方法

细胞计数一直是医学影像分析中非常重要的一项工作,在生物医学实验和临床医学等领域起着十分关键的作用。针对细胞计数工作中存在的由细胞尺寸变化等因素造成的细胞计数精度低的问题,引入高度拥挤目标识别网络CSRNet并加以改进,构建了一种基于多尺度特征融合的细胞计数方法。首先,使用VGG16的前10层提取细胞特征,避免了由于网络过深造成的小目标信息丢失;其次,引入空间金字塔池化结构提取细胞的多尺度特征并进行特征融合,降低了因细胞形态各异、尺寸不一和细胞遮挡等问题带来的计数误差;然后,使用混合空洞卷积对特征图进行解码,得到密度图,解决了CSRNet在解码过程中像素遗漏的问题;最后对密度图逐像素进行回归得到细胞总数。另外,在训练过程中引入了一种新的组合损失函数以代替欧几里得损失函数,不仅考虑了groundtruth密度图与预测密度图单个像素点之间的关系,还考虑了其全局和局部的密度水平。实验证明,优化后的CSRNet在VGG cells和MBM cells数据集上取得了较好的结果,有效改善了由细胞尺寸变化等因素造成的细胞计数精度低的问题。

出生前照射对大鼠学习记忆行为的影响及其机制探讨

对妊娠第１１ｄ的孕鼠用￣（１３７）Ｃｓγ射线照射，各组仔鼠的全身平均剂量分别为０．０１５、０．１５、０．４１、０．９１和２．２Ｇｙ，观察辐射对仔鼠出生后学习记忆行为、大脑海马锥体细胞计数及海马内游离氨基酸含量的影响及剂量效应关系。结果表明，在０．１５－２．２Ｇｙ时，仔鼠条件饮水反应的每日达标率均显著低于对照组，海马锥体细胞计数显著减少，海马内羟脯氨酸含量显著增加，其显著程度随剂量增加而增大。海马锥体细胞计数和海马内羟脯氨酸含量均可与剂量表示为Ｙ＝Ａ＋ＢｌｇＤ的形式。