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摘要 - 在移动医疗保健和远程诊断中，核分割是病理分析，诊断和分类的关键步骤，需要实时处理和高准确性。然而，核大小，模糊轮廓，不均匀染色，细胞聚类和重叠的细胞的变化阻碍了精确的分割。此外，现有的深度学习模型通常以增加复杂性的成本优先考虑准确性，从而使其不适合资源有限的边缘设备和现实世界部署。为了解决上述问题，我们提出了一个边缘感知的双分支网络，用于核实例分割。网络同时预测目标信息和目标轮廓。在网络中，我们提出了一个上下文融合块（CF-block），该融合块有效地从网络中提取和合并了上下文信息。加法 - 我们引入了一种后处理方法，该方法结合了目标信息和目标轮廓，以区分重叠的核并生成实例分割图像。进行了广泛的定量评估，以评估我们方法的性能。实验结果表明，与BNS，Monuseg和CPM-17数据集的最新方法相比，该方法的出色性能。索引术语 - 努塞鲁斯细分，移动医疗保健，实体细分，医学成像，双支分支网络
边缘感知的双分支网络用于核实例分割
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