医学图像分割项目实战:基于U-Net模型的肝脏肿瘤图像分割实战教程,从环境部署到项目实战,究极通俗易懂!(深度学习/计算机视觉)共计24条视频,包括:1.1.1 案例背景介绍、2.1.2 数据介绍及案例目标、3.2.1 数据预处理步骤等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
肝脏肿瘤分割是肝癌诊断与治疗不可或缺的重要环节.针对传统的U-Net网络在形状,大小,位置复杂多变且边界模糊的肿瘤分割中信息丢失,分割精度低等问题,对其进行改进以提高肝脏肿瘤分割精度.首先,在编码阶段使用混合空洞卷积替换原有卷积块,增大感受野,获取更多的上下文信息;在解码阶段采用密集上采样卷积,捕获和解码更详细的...
肝肿瘤分割U-Net注意力机制肝脏是人体五脏器官之一,也是肿瘤易发部位之一,每年都有大量因患肝癌而亡的患者.计算机断层扫描(Computed Tomography,CT)可以清晰地展现人体腹部内肝肿瘤的大小,数量以及边界等信息,是当前诊断肝癌的常用手段.肝切除手术是治疗肝癌的首选手段,术前快速且准确地从CT影像中分割出肝肿瘤,将有助于...
可变形卷积图像分割肝脏肿瘤针对传统卷积神经网络U-Net对早期肝脏肿瘤的分割精度低的问题,在U-Net的基础上提出了基于深度Q学习和可变形卷积U-Net的肝脏肿瘤分割方法.首先使用深度Q学习对图像进行肿瘤目标定位,然后对目标肿瘤区域使用可变形卷积的U-Net进行分割,最后实现了粗剪裁到细分割的两段式学习框架.实验结果表明,...
U-Net金字塔卷积肝癌是人类常见的死亡原因,目前治疗肝癌有效的方法是在肝癌早期对肝肿瘤进行手术切除.在临床上诊断肝肿瘤主要是通过CT图像,因此将肝脏和肝肿瘤区域在CT图像中准确分割对肝癌的及时发现以及为后续手术提供位置信息参考至关重要.为了达到这个目的,人们一直在研究将计算机图像处理技术应用到肝脏与肝肿瘤的分割...
本发明涉及一种基于改进UNet的肝脏肿瘤分割方法,针对传统的UNet网络在形状,大小,位置复杂多变且边界模糊的肿瘤分割中信息丢失,分割精度低等问题,在UNet编码阶段使用混合空洞卷积替换原有卷积块,增大感受野,获取更多的上下文信息.在解码阶段使用密集上采样卷积替换原有上采样,捕获和解码更详细的信息;使用残差模块替换普通...