【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于计算机科学与生物医学，具体涉及基于生成对抗网络和扩散模型的二阶段伪神经元图像生成方法。
技术介绍
1、神经元计数和实例分割是神经科学等众多生物学研究领域中的基础步骤，具有至关重要的作用。为了实现细胞分割，已经开发出了多种深度学习模型。尽管利用大规模标记数据集可以显著提升这些模型的表现，但标记工作对神经科学家而言极为耗时，并且手工标注往往带有主观性。
2、深度学习网络具备卓越的表示能力，能够分别捕获图像的内容结构以及风格纹理信息。基于深度学习的图像风格迁移技术在自然图像数据集上已取得显著的风格化成果。然而，将这些方法应用于生物图像生成，面临着三大新的挑战。分别是内容泄露，内容泄露指的是在将风格图像的信息融入内容图像的过程中，可能导致内容信息的丢失或变形；细胞形变，为了确保猕猴大脑伪神经元的组织结构能够尽可能接近真实神经元的组织结构形态，真实猕猴大脑神经元图像的风格信息与内容信息不能完全分离；细胞空洞，真实神经元细胞内部有时会出现与背景部分强度值相同的区域，这一现象在特征学习转换过程中被保留，导致生成的伪神经元细胞...
【技术保护点】
1.基于生成对抗网络和扩散模型的二阶段伪神经元图像生成方法，其特征在于，具体按照以下步骤实施：
2.根据权利要求1所述的基于生成对抗网络和扩散模型的二阶段伪神经元图像生成方法，其特征在于，所述步骤1具体按照以下步骤实施：
3.根据权利要求2所述的基于生成对抗网络和扩散模型的二阶段伪神经元图像生成方法，其特征在于，所述步骤3具体按照以下步骤实施：
4.根据权利要求3所述的基于生成对抗网络和扩散模型的二阶段伪神经元图像生成方法，其特征在于，所述步骤4具体按照以下步骤实施：
5.根据权利要求4所述的基于生成对抗网络和扩散模型的...
【技术特征摘要】
1.基于生成对抗网络和扩散模型的二阶段伪神经元图像生成方法，其特征在于，具体按照以下步骤实施：
2.根据权利要求1所述的基于生成对抗网络和扩散模型的二阶段伪神经元图像生成方法，其特征在于，所述步骤1具体按照以下步骤实施：
3.根据权利要求2所述的基于生成对抗网络和扩散模型的二阶段伪神经元图像生成方法，其特征在于，所述步骤3具体按照以下步骤实施：
4.根据权利要求3所述的基于生成对抗网络和扩散模型的二阶段伪神经元图像生成方法，其特征在于，所述步骤4具体按照以下步骤实施：
5.根据权利要求4所述的基于生成对抗网络和扩散模型的二阶段伪神经元图像生成方法，其特征在于，所述步骤4.1中生成对抗模型图像特征提取编码器网络由卷积、relu和下采样即最大池化层构成的5个运算模块：l11、l21、l31、l41、l51组成，步骤4.1具体如下：
6.根据权利要求5所述的基于生成对抗网络和扩散模型的...
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