{“状态”：“确定”，“消息类型”：“工作”，“信息版本”：“1.0.0”，“邮件”：{“索引”：{-“日期-部件”：[[2024,5,10]]，“日期-时间”：“2024-05-10T07:52:35Z”，“时间戳”：1715327555785}，“参考-计数”：67，“出版商”：“Frontiers Media 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J.马赫。学习。Res212020“}，{“key”：“B43”，“first-page”：“234”，“article-title”：“U-net：用于生物医学图像分割的卷积网络”，“volume-title“：“医学图像计算和计算机辅助干预国际会议”，“author”：“Ronneberger”，“year”：“2015”}，}“key”：“B44”，“首页”：“1”，“article-title”：“用于精确分割宫颈细胞核的SRM超像素合并框架”，“体-时间”：“数字图像计算：技术与应用”，“作者”：“Saha”，“年份”：“2019”}，{“关键”：“B45”，“首页”：“191”，“文章-时间”，“用于宫颈涂片重叠细胞质分割的关节形状匹配”，“体积-时间”IEEE第16届国际生物医学成像研讨会”，“作者”：“Song”，“year”：“2019”}，{“key”：“B46”，“doi-asserted-by”：“publisher”，“首页”：“288”，“doi”：“10.1109\/TMI.2016.2606380”，“article-title”：“从PAP涂片图像中重叠团块准确分割宫颈细胞”，“volume”：IEEE传输。医学成像“}，{“key”：“B47”，“article-title”：“重叠细胞质分割的受限多形态进化”，“author”：“Song”，“year”：“2020”，“journal-title“：”arXiv预印本arXiv:2004.03892“}”，{”key“：”B48“，”doi-asserted-by“：”publisher“，”first page“：“140”，“doi”：“10.3389”MSU-NET：用于二维医学图像分割的多尺度U-NET”，“卷”：“12”，“作者”：“苏”，“年份”：“”，“期刊标题”：“前沿。Genet“}，{”key“：”B49“，”first page“：“5117”，”article-title“：”Pixel difference networks for efficient edge detection“，”volume-title”：“IEEE\/CVF国际计算机视觉会议论文集”，“author”：“Su”，“year”：“”}，“key”：“B50”，“first 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