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A high-precision segmentation method for rubber tree stone cells
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AI
DOI：10.1111/tpj.70371.png)
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摘要
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石细胞构成了橡胶树树皮的重要组成部分，并与树皮开裂、硬度、抗逆性和胶乳产量等关键性状相关。缺乏快速准确识别橡胶树树皮中石细胞并进一步量化其分布和面积比例的方法，限制了橡胶树树皮中石细胞的研究。我们提出了一种基于图像识别的橡胶树石细胞自动分割网络，命名为CGWO-LWNet。该网络解决了边缘复杂、区域分布模式以及传统分割网络训练不稳定等挑战。首先，我们引入低秩KAN模块重塑神经网络学习，促进编码器间的信息共享和特征融合，提高边缘分割精度。其次，我们设计了小波注意力机制Wave-SC，以捕捉橡胶树树皮切片中石细胞的分布模式。最后，我们提出了一种新的灰狼约束优化算法（CGWO）以增强网络训练稳定性。为优化CGWO-LWNet的训练，我们构建了来自CATAS的1084张橡胶树石细胞图像数据集并进行了实验。实验结果表明，CGWO-LWNet在数据集上达到69.1%的MIoU、81.7%的DSC系数和80.4%的召回率。与其他算法相比，CGWO-LWNet展现出更高的精度，在橡胶树树皮石细胞分割中达到97.8%。我们的方法为石细胞的高精度分割提供了实用且稳健的工具，能够实现大规模、准确的性状分析，并促进对其发育过程及对胶乳产量、树皮完整性及抗逆性的遗传学研究。
Keyword:
Rubber tree stone cells
low-rank KAN module
wave-SC module
CGWO optimization algorithm
期刊
IF:
5.7
论文数:
1.1W
被引数:
5.8W
机构
引用论文
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