DCAN: Deep Contour-Aware Networks for Accurate Gland Segmentation解读

摘要：使用腺体的形态评估腺癌的恶性程度是病理学家常规手段，从解剖结构中准确分割腺体图像是获得可靠的形态是统计量化诊断的关键一步。在本文中，我们提出了一个高效的深度轮廓感知网络（DCAN），在统一的多任务学习框架下解决这个具有挑战性的问题。在提出的网络中，来自分层结构中的多级上下文特征被探索来为准确的腺体分割作为辅助监督。在训练过程中加入多任务正则化，可以进一步提高中间特征的判别能力。而且，我们的网

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