U-Net模型属于卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)的一种特殊形式。它最初由德国弗莱堡大学计算机科学系的研究人员在2015年提出,专为生物医学图像分割任务而设计。U-Net模型以其独特的U形网络结构而得名,这一结构结合了编码器和解码器的对称设计,以实现对图像的高效分割。 一、U-Net模型的背景与特点 1...
U-Net是一种比较典型的分割架构。它最初是2015年为医学图像分割而提出的，但是并不局限于医学类图像，另外发展到现在，已经演变出多种变体。下面的图片不是原始论文中的架构，但是相差不大，原始架构中不使用padding，所以需要进行一些裁剪。不过时至今日很多主流U-Net网络在卷积的时候会有padding,来保证输入特征图大...
快速模型:在所有解码器分支中选择其中一个,以快速得到分割结果。 U-Net++ 相比较与 U-Net 在医学图像上可以得到更好地分割结果,并且在编码器的特征图与相应解码器特征图混合之前,编码器的特征图信息在不断丰富,而 U-Ne t编码器的特征图直接与解码器特征图进行混合。 3D U-Net 3D U-Net: Learning Dense Vo...
U-net 网络结构是全卷积神经网络( FCN )的一种,是一种广泛应用于医学 图像分割领域的深度学习网络,它是由弗莱堡大学 Olaf 在细胞影像学分割比赛 中提出的。由于该网络结构酷似英文字母 “U ” ,故被称为 U-net 。该网络由编码层和解码层两部分组成。其中编码层主要作用是提取图片的上下文信息,解码层则对图片...
本节试验目的是为 U-net 物质分解模型提供训练集和测试集。具体为利用 MATLAB 仿真出 基物质分解模型,将原始的能谱 CT 成像结果分解为骨骼和软组织,作为对应影 像的标签。利用所得到的高、低能谱成像数据作为输入。 划分训练集和测试集 建模 U-net 网络结构是全卷积神经网络( FCN )的一种,是一种广泛应用于...
U-net 网络结构是全卷积神经网络( FCN )的一种,是一种广泛应用于医学 图像分割领域的深度学习网络,它是由弗莱堡大学 Olaf 在细胞影像学分割比赛 中提出的。由于该网络结构酷似英文字母 “U ” ,故被称为 U-net 。该网络由编码层和解码层两部分组成。其中编码层主要作用是提取图片的上下文信息,解码层则对图片...
本节试验目的是为 U-net 物质分解模型提供训练集和测试集。具体为利用 MATLAB 仿真出 基物质分解模型,将原始的能谱 CT 成像结果分解为骨骼和软组织,作为对应影 像的标签。利用所得到的高、低能谱成像数据作为输入。 划分训练集和测试集 建模 U-net 网络结构是全卷积神经网络( FCN )的一种,是一种广泛应用于...
V-Net V-Net架构是另一种用于体积图像分割的3D卷积神经网络。与U-Net类似,V-Net有一个编码器-解码器架构,但它使用全分辨率3D卷积,所以它比U-Net计算成本更高。 HighResNet 它使用一系列带有残差连接的3D卷积层。该模型是端到端训练的,可以一次处理整个3D图像。
U-net 网络结构是全卷积神经网络( FCN )的一种,是一种广泛应用于医学图像分割领域的深度学习网络,它是由弗莱堡大学 Olaf 在细胞影像学分割比赛 中提出的。由于该网络结构酷似英文字母 “U ” ,故被称为 U-net 。该网络由编码层和解码层两部分组成。其中编码层主要作用是提取图片的上下文信息,解码层则对图片中...
U-net 网络结构是全卷积神经网络( FCN )的一种,是一种广泛应用于医学 图像分割领域的深度学习网络,它是由弗莱堡大学 Olaf 在细胞影像学分割比赛 中提出的。由于该网络结构酷似英文字母 “U ” ,故被称为 U-net 。该网络由编码层和解码层两部分组成。其中编码层主要作用是提取图片的上下文信息,解码层则对图片...