一.3DUNet简介 最近重新整理了一下关于3DUNet网络原理及代码,这个网络其实和2DUNet区别不大,简单说可以理解为2d卷积换为了3d卷积。整体上没有什么创新,但可以基于一套完整的3DUNet代码(包括预处理、训练、可视化、测试等等)可以简化很多工作,在此基础上实现更多的细节改进,比如设计替换最新模块等等。对比下图中的2dUNet...
尽管此前也有不少工作将胶囊网络与卷积相结合并应用于MSI领域,但或多或少都存在一些缺点:比如推断过程耗时长、2D的胶囊网络应用于含时间维度的3D数据时表现不佳、高度依赖于一些随机现象(如权重初始化)等等。 而本文基于3D-UCaps(MICCAI 2021)取得的巨大成功,也提出一种胶囊与卷积结合的3DUnet架构,称之为3DConvCap...
3dunet的原理 3DUNet是一种用于医学图像分割的深度学习模型,其目标是从三维医学图像中准确地分割出感兴趣的结构或疾病区域。该模型基于UNet架构,并通过引入多个特征融合模块和注意力机制来提高分割的准确性。 首先,我们来解释UNet架构。UNet是一种编码器-解码器结构的卷积神经网络,主要用于图像分割任务。编码器部分由一...
3D UNet是基于FCN(Fully ConvolutionalNetwork)的改进,其主要包括编码器和解码器两个部分。编码器用来提取图像的高级特征,而解码器则用来还原分割结果。 1.编码器 编码器由多个卷积层和池化层组成,用来逐步缩小输入图像的尺寸并提取特征。每个卷积层后都经过非线性激活函数(如ReLU)进行激活,以增强网络的非线性能力。编...
3DUnet的脑血管分割算法。本文设计在上下文模块基础上增加多尺度跳跃链接 模块实现不同层多尺度特征的学习。通过密集跳跃链接将每层编码器输出与解码 器特征融合,然后经过通道注意力进行权重的再分配,可以获取脑血管更全面的 特征信息,精准分割细小的脑血管,提升算法性能。为分割结果可以得到更丰富 语义特征,本文设计了输...
的扩展,可以结合pytorch使用,很简单。 数据扩增 Augmentor:图像增强工具箱,很强大。 image-tools: 论文u-net和3d-unet中都提到了elastic...Keras设计的generator,我们使用pytorch的话只需要使用其中的部分函数就可以做到了。 imgaug: 又是一个数据扩增的工具箱,我对比了它和 image-tools中的3d ...
[patchs, label], capacity=64, use_double_buffer=True, iterable=True) # 得到预测结果 predict = unet(patchs) predict = fluid.layers.transpose(predict, perm=[0, 2, 3, 4, 1]) # 将通道数变换至最后一维 predict += 1e-9 # 加一个小值避免计算交叉熵时出现nan # 定义dice_loss损失函数 ...
8、优选地,基于3d-unet改进网络的椎弓根螺钉辅助规划系统序列预处理子系统,用于对腰椎ct平扫+骨三维重建影像数据骨窗薄层影像序列进行数据格式转换和数据采样的预处理操作,在减轻设备负担同时避免过量冗余计算。 9、优选地,脊椎分割与椎弓根螺钉规划子系统,还用于根据运算速率或运算精度的需求,提供基于3d-unet改进网络...
3DUNet基本结构是一种用于医学图像处理的深度学习模型。它是基于U-Net架构的升级版本,专门用于三维图像数据的分割任务。3DUNet结构拥有强大的特征提取和语义分割能力,在医学图像领域具有广泛应用。 3DUNet的基本结构主要由编码器和解码器组成。编码器负责提取图像特征,而解码器则将特征映射回原始图像尺寸,实现像素级的预测...
生物医学影像很多时候都是块状的,相比2D图片多了depth一个维度。针对3D图像,引入了许多3D的卷积神经网络,3D U-Net就是典型的一种用于分割任务的网络.本文主要介绍如何用3D-UNet网络来做luna16数据集肺叶分割任务的。 附上论文链接:3D U-Net: Learning Dense Volumetric Segmentation from Sparse Annotation...