【医学图像分割】基于交叉伪标记利用强弱数据增强策略的半监督医学图像分割方法 作者:Yifei Chen, Chenyan Zhang, Yifan Ke, Yiyu Huang, Xuezhou Dai, Feiwei Qin 中文摘要: 由于收集过程具有挑战性、标记成本高、信噪比低以及生物医学图像特征复杂,传统的监督学习方法在医学图像分割方面历来遇到一定的限制。 本文提出...
上图是针对任意大小的输入图像的无缝分割的Overlap-tile策略。如果我们要预测黄色框内区域(即对黄色的内的细胞进行分割,获取它们的边缘),需要将蓝色框内部分作为输入,如果换色区域在输入图像的边缘的话,那么缺失的数据使用镜像进行补充。如上图左边图像所示,输入图像周围一圈都进行了镜像补充。 因为进行的是valid卷积,...
近年来,基于深度学习的网络在医学图像分割方面取得了最先进的性能。在现有网络中,U-Net已成功应用于医学图像分割。在本文中,我们提出了U-Net的扩展,具有密集连接卷积的双向ConvLSTM U-Net(BCDU-Net),用于医学图像分割,其中我们充分利用了U-Net、双向ConvLSTM(BConvLSTM)和密集卷积的机制。我们不是在U-Net的跳过连接...
通过与最先进的医学图像分割方法进行比较,我们的方法在分割精度方面表现更好,尤其是在小器官上。该代码可在github上公开获取。 1 引言 (a)基于CNN的方法,如Att U-Net、FCRB U-Net、V-Net、HADCNet和DeepLab,只能模拟图像中的局部信息,缺乏对序列之间长距离依赖关系的建模能力。 (b)ViT(Vision Transformer)通过...
这篇综述详尽论述了医学图像分割的两大类方法:一是基于传统聚类方法的优化策略;二是基于U-Net的优化图像分割网络结构模型的研究进展。 三类算法: 1. 传统的医学图像分割算法包括阈值分割、边缘检测、区域生长和基于能量泛函和图论的分割方法。 2. 基于均值聚类的医学图像分割方法,聚类分析具有无监督、高效、自适应等特...
本文提出TransUNet,比transformer和Unet都要好,可作为医学图像分割的替代方案。transformer从cnn的特征图编码图像块,作为输入序列,用于提取全局特征。解码器上采样编码特征,与高分辨率CNN特征结合,进行精确定位。代码已开源:https://github.com/Be
由于医学图像分割方法具有面向特定对象的特点,本文主要就髋关节、包含胸膜结节的肺部以及肝脏等部位CT图像分割方法进行了深入的研究。(1)论文的主要研究工作1)针对髋关节CT图像中股骨头与髋臼准确分割问题,提出和设计实现了一种通过迭代自适应阈值分类,并利用贝叶斯判别分析的处理流程,解决了该部位图像分割中常出现的骨...
1医学图像分割 所谓图像分割,就是把不同的区域块分开,这些区域块之间不能出现交集。医学图像分割具有重要的现实意义,因为医学成像设备拍摄的图像中含有大量的器官或组织等结构,而医生只需要其中的某一部分结构进行病灶分析,所以需要借助分割技术提取出重要信息。为了区分开不同的区域块,在医学图像分割时可以借助灰度、颜...
医学图像分割论文.docx,医学图像分割论文 摘要:通过图像分割技术在医学图像处理中的应用研究,深入理解各种分割方法的理论基础、应用价值以及优缺点,着重研究基于变形模型的分割方法在医学图像分割中的应用,研究该方法的优缺点并提出相应的改进算法。 关键词:图像;分割