Un marco de aprendizaje profundo híbrido para una segmentación precisa de células en imágenes de diapositivas completas utilizando YOLOv11, StarDist y SAM2
Autores: Bamwenda, Julius; Özerdem, Mehmet Siraç; Ayyldz, Orhan; Akpolat, Veys
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2025
Acceso abierto
Artículo científico
2025
Un marco de aprendizaje profundo híbrido para una segmentación precisa de células en imágenes de diapositivas completas utilizando YOLOv11, StarDist y SAM2
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Bioingeniería
Palabras clave
Estructuras celulares
Imágenes de toda la diapositiva
Segmentación
Marco de aprendizaje profundo
YOLOv11
StarDist
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 24
Citaciones: Sin citaciones
La segmentación precisa de estructuras celulares en imágenes de lámina entera (WSIs) es esencial para el análisis cuantitativo en patología computacional.
Descripción
La segmentación precisa de estructuras celulares en imágenes de lámina entera (WSIs) es esencial para el análisis cuantitativo en patología computacional.