5)3D-UNet的特点 只需要用2D标注数据进行训练,就可以进行3D数据分割(1)在半自动设置中,用户注释要分割的体积中的某些切片。网络从这些稀疏注释中学习并提供密集的3D分割。(2)在全自动设置中,假设存在代表性的,稀疏注释的训练集。在此数据集上进行训练,网络可以密集地分割新的体积图像。
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 VT Encoder Block 遵循Swin trans...
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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...
基于Attention-UNet神经网络模型，构建一种面向地震断层图像识别的SPD-UNet模型。引入空洞卷积，在保证卷积核感受野大小且不损失原始图像分辨率的情况下，增强SPD-UNet模型的断层图像特征提取能力。将金字塔结构的空洞卷积组合成SPD模块，解决空洞卷积的局部信息丢失问题，提高断层信息关联性及图像识别精度。实验结果表明，SPD-...
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...