Unet++ 医学细胞分割实战

◆ 导读核心

Unet++ 于 2018 年提出，是 Unet 的改进版本。它在特征融合部分做了重要扩充，通过嵌套密集连接结构，让每一层下采样节点与上一层深度融合，形成多路损失结构，梯度传播更高效，分割精度显著提升。

本项目以医学细胞分割为实战案例，完整覆盖数据预处理与模型训练流程，代码已开源，可复用于实例分割任务。

2018 年提出特征融合增强多路损失结构

◇ 模型结构 · Unet++ 的嵌套密集连接架构

每个下采样节点都会与上一节点融合，再与之前的融合结果继续融合，由此形成多路损失结构，结构非常优美。

—— 项目原作者

▹ 数据预处理流程实战

将原始细胞分割标签合成为统一的三通道图像，供模型训练使用。

💡 关键 · 预处理的核心是将分散的细胞标签融合为一张完整的标签图，同时保证通道数统一为 3。

◈ 实例分割 · 从多分类到二分类原理

实例分割可以为每个目标画框、打标签，将不同目标的背景区域分别标为不同值（如 0, 1, 2…），从而转化为多分类任务。

但在本项目中，仅区分背景与前景，做的是 二分类，并未对多个细胞实例做独立标注。属于简化版的实例分割方案，适用于细胞区域检测场景。

实例分割可以给每个人打标签、画框，把不同人的背景标为不同值，由此变成多分类任务。本例只做二分类，区分背景和前景。

二分类背景 vs 前景细胞区域检测

▪ 总结与延伸价值

Unet++ 以优雅的嵌套密集连接结构，在医学图像分割领域展现了强大的特征融合能力。本项目以细胞分割为切口，完整呈现了从数据预处理到模型训练的实战链路。

代码已开源，可用于实例分割相关项目的快速启动与迁移学习。结构清晰、易于扩展，适合深度学习和医学影像分析从业者参考。

📌 适用场景 · 医学细胞检测 · 实例分割入门 · 特征融合机制研究