2、https://github.com/zhengyang-wang/3D-Unet--Tensorflow(婴儿大脑图像分割) 3、https://github.com/shreyaspadhy/UNet-Zoo(各类U-Net汇总,包括3D U-Net) 4、https://github.com/tkuanlun350/3DUnet-Tensorflow-Brats18(3D Unet生物医学分割模型) 上述内容,如有侵犯版权,请联系作者,会自行删文。
U-Net体系结构是一种强大的医学图像分割模型。3D U-Net将经典的U-Net模型扩展到3D分割。它由编码(下采样)路径和解码(上采样)路径组成。编码路径捕获输入图像中的上下文,而解码路径允许精确定位。3D U-Net在处理体积图像的3D特性方面非常有效。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-Ne...
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...
开发了一个软件包3DGAUnet,用于实现这个带有3D U-Net基础生成器的3D生成对抗网络,用于肿瘤CT图像合成。这个软件包有可能被适配到其他类型的实体肿瘤,因此在图像处理模型方面为医学成像领域做出了重大贡献。这个软件包可在https://github.com/yshi20/3DGAUnet上获取(2023年10月12日访问)。
这样我们就可以在两个容量图像上训练一个网络,从而推广到第三个。加权损失函数和特殊的数据增强使我们仅用少量手动标注的片来训练网络。u-net的体系结构和数据增强允许从很少的带注释的示例中获得非常好的泛化性能的学习模型,并显示适当地应用刚性转换和轻微的弹性变形仍然会产生生物学上可信的图像。
具体而言,使用Stable Video Diffusion中的3D U-Net架构作为扩散模型,生成低分辨率X-Ray,并通过时空注意机制从2D帧和1D时间序列中提取特征,增强处理和解释X-Ray能力,这对高质量结果至关重要。 X-Ray 上采样模型 前一阶段的扩散模型仅能从文本或其他图像生成低分辨率的X-Ray图像。在随后的阶段,着重提升这些低分辨率...
从上图左上角可以看到,标准的 3D U-Net 模型内嵌的模块为 2 个 3 x 3 x 3 卷积的堆叠,其展示了使用小卷积核提取具有增加通道的局部表示的朴素方法;而其右手边的 SegResNet 则应用了类似 3D 版本的瓶颈层,先降维再升维最后再接残差表示;紧接着左下角的便是 Swin Transformer,其基于窗口注意力+MLP层的组...
整个3D U-Net的模型是基于之前U-Net(2D)创建而来,同样包含了一个encoder部分和一个decoder部分,encoder部分是用来分析整张图片并且进行特征提取与分析,而与之相对应的decoder部分是生成一张分割好的块状图。论文中使用的输入图像的大小是132 * 132 * 116,整个网络的结构前半部分(analysis path)包含及使用如下卷积操...
3D U-Net同样采用了数据增强,主要由rotation、scaling和将图像设置为gray,于此同时在训练数据上和真实标注的数据上运用平滑的密集变形场(smooth dense deformation field),主要是通过从一个正态分布的随机向量样本中选取标准偏差为4的网格,在每个方向上具有32个体素的间距,然后应用B样条插值(B-Spline Interpolation),B...
AttentionU-Net的网络模型如图1.8所示。 图1.8AttentionU-Net的网络模型图[35] AttentionU-Net有主要三点创新点:其一,注意力模块可以抑制目标前景外 的其他区域的特征,同时增强目标前景区域的特征信息;其二,使用Soft-Attention 代替Hard-Attention的思路;其三,本文提出的注意力模块可以在不增加计算量 [36] 的情况下提...