络的医学图像分割提出了新的改进模型,并在实验中验证了有效性。主要工作内容 如下: (1)针对医学图像分割方法中存在的特征信息提取不充分,边界分割不清晰 以及分割精度不足等问题,本文提出了融合空间通道注意力门的U-Net分割模型。 通过融合残差机制和压缩-激励模块代替网络中原本的卷积模块对边界信息进行优 化,同时在...
与U-Net 和相比,AttentionU-Net 在胰腺和腹部多器官分割数据集上,提升了分割的精度,同时减少了模型训练和推理的时间。 5 面向3D 影像的 U-Net 算法 3D U-Net 网络架构是原始 U-Net 网络架构的一个简单扩展,由 U-Net 的研究团队在 2016 年提出并应用于三维图像分割。因为电脑屏幕上只能展示二维的切片,所以...
MultiResNet 使用一系列 3×3 卷积核来模拟 5×5 卷积核和 7×7 卷积核的感受野,卷积块的输入经过 1×1 卷积核后经由残差路径直接与卷积后的输入叠加,作者称之为 MultiResblock,在减少网络计算量的同时可以提取不同尺度的空间特征。作者同时提出了 ResPath 来减少跳跃连接过程中所丢失的空间信息,ResPath 由一...
本文的主要研究内容如下: (1)针对AttentionU-Net中常规卷积导致特征表达能力不足的问题,提出了基 DCDAttentionU-NetDCD- 于的分割算法。该算法使用替换其编码解码过程中的全 Intersectionover 部常规卷积,以参数量换取性能提升,在脑卒中分割数据集上交并比( Union,IoU)、Dice相似系数(DiceSimilarilyCoefficient,DSC)和...
强大的非线性学习能力使得卷积神经网络在医学图像分割中取得了巨大成功。受此启发,许多深度学习方法被提出用于从超声图像中分割乳腺病变[6]。2018年,Yap 等人首次系统地评估了 U-net 和 FCN 在乳腺超声图像上的分割表现,并取得了优于传统方法的分割结果[7]。然而,复杂的超声模式和周围组织的扰动使得这些简单框架难以...
1医学图像分割目前主要由深度卷积神经网络(CNNs)所主导。然而,每个分割基准似乎都需要专门的架构和训练方案修改来实现具有竞争力的性能[1,2,3,4,5]。这导致了该领域的大量出版物,再加上通常对少数甚至单个数据集的有限验证,使得研究人员越来越难以识别出超出有限场景的其承诺优势的方法。医学分割十项全能旨在专门解...
(1)U-Net是一种全卷积网络,可以对任意大小的输入图像进行分割。 (2)U-Net利用了对称的编码器和解码器结构,并引入了合并和上采样操作,可以有效地提高分割结果的准确性和完整性。 (3)U-Net在医学影像分割方面得到了广泛应用,并在多项医学影像数据集上获得了优异的分割结果。 二、U-Net在医学影像分割中的优缺点...
net分割方法图像三维医学pddca I摘要 医学图像的病灶分割是医学诊断过程中的重要步骤,病灶的自动分割可以节省医师的大量时间与精力,因此医学图像分割是目前的研究热点。近几年出现的深度学习方法具有效果好、流程简单、人工参与度低等优点,因此深度学习也被用于医学图像分割领域。U-Net是一种基于深度学习的医学图像分割算...
肺结节分割全卷积神经网络密集连接U-Net网络在全球范围内,肺癌已成为恶性肿瘤中致死率最高的癌症.肺结节作为肺癌的早期表现形式,及时发现并加以治疗,对保证患者健康甚至延长患者寿命具有重要意义.相较于自然场景图像,肺结节在医疗影像中具有目标小,种类多,尺寸不一,与周围非结节的肺部组织易产生混淆等特点,给肺结节的...
U-Net是一种卷积神经网络(CNN)架构，专门用于图像分割任务，特别是医学图像分割。U-Net网络结构由编码器和解码器组成，编码器部分由一系列卷积层、池化层和跳跃连接组成，解码器部分由一系列卷积层和跳跃连接组成。U-Net网络结构在医学图像分割领域表现出色，能够有效地分割医学图像中的目标区域。U-Net网络结构的改进 ...