输入:132×132×116 (3D 图像) 编码部分:每个层包含两个3×3×3卷积,卷积层后使用BN+ReLU激活函数,然后加上2×2×2 max pooling,stride为2。 解码部分:每一层都有一个2x2x2的上卷积操作,stride为2,紧接着是2个3x3x3的卷积和BN+ReLU激活函数。 跳跃连接:和2D-UNet相似的shortcut连接,将编码路径中相同分...
由上图可知,VT-UNet模型主要由以下几个模块组合而成: VT encoder block VT decoder block 接下来进行详细介绍 VT Encoder 3D Patch Partitioning 输入体素大小为D \times H \times W \times C 将其分成分成不重叠的3D patches,每个patch大小为P \times M \times M,那么会得到tokens的数量为\tau=\lfloor D ...
本发明专利技术提供一种用于检测肿瘤的3D UNet网络模型构建方法、装置及计算机可读存储介质。所述方法包括:从医疗影像数据库获取LIDC数据集,该LIDC数据集包括肿瘤CT影像和xml格式的肿瘤区域标注;将xml格式的肿瘤区域标注转化为mask肿瘤区域标注;将转化后的LIDC数据集划分为训练数据集和验证数据集;将训练数据集和验证数据...
本实施例采用本发明提供的一种基于级联门控3dunet模型的肾脏肿瘤分割算法,对ct图像中肾脏肿瘤进行分割,如图1和2所示,包括如下具体步骤:s101,采集腹部ct扫描中包含肾脏的图像,,取出包含肾脏或肿瘤的切片图像构成图像序列,利用标注软件对每个切片图像中的肾脏及肿瘤进行标注,生成对应的标注掩码,构建数据集dataset。本实施例...
由上图可知,VT-UNet模型主要由以下几个模块组合而成: VT encoder block VT decoder block 接下来进行详细介绍 VT Encoder 3D Patch Partitioning 输入体素大小为 将其分成分成不重叠的3D patches,每个patch大小为,那么会得到tokens的数量为 将每个patch特征线性embedding为一个C维向量 ...
由上图可知,VT-UNet模型主要由以下几个模块组合而成: VT encoder block VT decoder block 接下来进行详细介绍 VT Encoder 3D Patch Partitioning 输入体素大小为 将其分成分成不重叠的3D patches,每个patch大小为,那么会得到tokens的数量为 将每个patch特征线性embedding为一个C维向量 ...