此外,为了减轻样本不平衡问题,3DUNet还引入了加权损失函数,以提高对少数类别的关注度。 总结起来,3DUNet是一种用于医学图像分割的深度学习模型,通过UNet架构、多特征融合模块和注意力机制来提高分割的准确性。它在医学图像领域具有广泛的应用潜力,可帮助医生精确地诊断和治疗各种疾病。
作者使用的loss是dice_loss,并且没有赋予肝脏和肿瘤的权重,换句话说就是肝脏和肿瘤的权重是相同的,如果希望肿瘤分割的更精确一些,可以使用多任务学习,并且给肝脏更多的loss的权重。 (5)注意力机制。废话。 (6)模型可以改动的参数,如果使用肝脏的ROI再进行n_label=2的分割,可以减小学习率,因为学习率过大容易前几...
针对上述问题 ,本文提出基于 3D-UNet 网络的 双注意力机制肺结节分割方法.UNet 网络在医学 图像分割领域有优秀的表现 ,为适应肺结节的分割 , 本文将原始的 2D-UNet 网络扩展为 3D 网络以捕获结节空间信息 ,并引入双注意力机制使网络的重点 集中到关键特征区域以提高对小尺寸结节的分割 精度. 2 DA 3D-UNet ...
为此,本文提出了一种新的网络VT-UNet用于医学图像分割,其基于Transformer进行网络构建,并采用大名鼎鼎的UNet(Encoder-Decoder)作为网络的整体架构:其中Encoder借助强大的自注意力机制可以高效的捕获局部与全局上下文信息,而Decoder则采用一种并行的自注意力和交叉注意力机制来捕获细节,并进行边界细化。借鉴SWin Transformer窗口...
VT-UNet基于Transformer进行构建，使用大名鼎鼎的UNet作为整体架构，包含Encoder和Decoder两部分。Encoder利用自注意力机制高效捕获局部与全局上下文信息，Decoder则采用并行的自注意力和交叉注意力机制，用于捕捉细节并细化边界。借鉴SWin Transformer的窗口化思路，这两种注意力机制采用不同类型窗口机制降低计算复杂度...
基于3D-Unet与注意力机制的医学图像分割系统是由辽宁工程技术大学著作的软件著作,该软件著作登记号为:2021SR1213126,属于分类,想要查询更多关于基于3D-Unet与注意力机制的医学图像分割系统著作的著作权信息就到天眼查官网!
用于提供sis-3d-unet模型或att-sis-3d-unet模型,根据脊椎节段的roi序列进行脊椎分割以及椎弓根螺钉置钉轨迹规划,其中,在3d-unet模型引入bi-conv-lstm结构,构建sis-3d-unet模型,在基于3d-unet改进网络的椎弓根螺钉辅助规划系统sis-3d-unet模型的基础上,引入sk-net结构并在其基础上加入注意力机制模块,构建att-sis...
本发明将Unet与注意力机制进行结合,使得高光谱图像的各个维度信息可以通过U形路径进行不同层级的特征提取,特别是多头交叉注意力模块通过跳转传递增强了低层的特征信息。模型经过上采样路径进行特征融合,最终通过卷积操作和激活函数获取图像对应的地物类别,提高解码效率,实现高光谱图像像素级别的分类。 附图说明 图1是本发...
29、本发明将unet与注意力机制进行结合,使得高光谱图像的各个维度信息可以通过u形路径进行不同层级的特征提取,特别是多头交叉注意力模块通过跳转传递增强了低层的特征信息。模型经过上采样路径进行特征融合,最终通过卷积操作和激活函数获取图像对应的地物类别,提高解码效率,实现高光谱图像像素级别的分类。
MobileNet V3的目的:对图片进行特征提取,依据特征进行分类。(也可以作为backbone完成检测和分割任务)MobileNet V3的优点:相较于V2,模型更小(small),精度更高。MobileNet V3的方法:①引入SE(Squeeze-and-Excitation)注意力机制模块,改进倒置残差结构;(红框部分激活函数未注明,SENet中使用Sigmoid,这里使用HardSwi ...