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原始的U-Net采用跳跃结构结合高低层的图像信息,使得U-Net模型有良好的分割效果,但是分割结果在宫颈细胞核边缘依然存在分割欠佳、过分割和欠分割等不足.由此提出了改进型U-Net网络图像分割方法.首先将稠密连接的DenseNet引入U-Net的编码器部分,以解决编码器部分相对简单,不能提取相对抽象的高层语义特征.然后对二元交叉熵损失函数中的宫颈细胞核和背景给予不同的权重,使网络更加注重细胞核特征的学习.最后在池化操作过程中,对池化域内的像素值分配合理的权值,解决池化层丢失信息的问题.实验证明,改进