AI理解论文&经典十问 挑战十问 总结 本文介绍了一种基于卷积神经网络的多光子体内细胞图像分割模型,名为Dense-UNet。研究旨在评估基于卷积神经网络的图像分割方法是否能够在使用少量数据和模糊边界的情况下提供对体内细胞形态分析的新见解。研究采用了一组最新标记的多光子显微镜图像数据集,并使用这些数据集对神经网络模型...
论文地址:H-DenseUNet 代码地址:https://github.com/xmengli999/H-DenseUNet Highlights: 文章设计了一个DenseUNet用来有效地探测肝脏和肿瘤分割的片内的特征(intra-slice features) 提出了一种H-DenseUNet框架,用来探索肝脏和肿瘤分割的混合特征(intra-slice and inter-slice)。
https://download.csdn.net/download/weixin_40519315/12326882download.csdn.net/download/weixin_40519315/12326882 原论文代码 https://github.com/NYUMedML/DARTSgithub.com/NYUMedML/DARTS BraTs数据准备 数据来源 本文用的训练集和验证集均来自BraTs2018的训练集(其中HGG:210个病人,LGG:75个病人) 但由于...
道(skip-connection) 二、3D-UNet 2D结构的U-Net是基本一样,唯一不同:2D操作换成了3D 好处:三维图像就不需要单独输入每个切片进行训练,而是可以采取图片整张作为输入到模型中 详细解读可以看:3D U-Net论文解析 三、VNet Vnet是针对3D图像提出来模型。 创新: 1、引入残差,水平向的残差连接采用element-wise; 2...
论文的主要贡献如下:首先,本文提出了一种改进的基于深度卷积网络的3D U-Net网编解码器算法,用于脑肿瘤子结构的自动分割.所设计的模型包括Conv-Net单元作为UNet架构... Saqib Ali - 《北京工业大学》 被引量: 0发表: 2023年 基于多尺度信息的2D--3D级联网络在多序列MRI图像中的胶质瘤分割问题研究 脑胶质瘤是成...
其次，3D UNet引入maxpooling的改进至关重要，因为单个maxpooling无法提供多分辨率结果。通过弹性形变进行数据增强，允许在保持生物图像可信度的同时，增加模型的泛化能力，实现了每轮数据的实时多样性。在网络结构方面，论文对卷积核数量进行了优化，通过在maxpooling和转置卷积前后增加通道数，借鉴了inception V3...
UNet++ 论文翻译 们认为,当来自解码器和编码器网络的特征映射在语义上相似时,网络将处理一个更容易的学习任务。 这与U-Net中常用的普通跳过连接形成了鲜明的对比,它直接将高分辨率特征映射从编码器到解码器网络,从而实现了融合...模型能够在两种模式下运行:1)精确模式,其中所有分割分支的输出都是平均的;2)快速模...
我使用Drishti-GS数据集,这与Ronneberger等人在他们的论文中使用的不同。该数据集包含101幅视网膜图像,以及用于检测青光眼的光学disc和光学cup的mask标注。青光眼是世界上致盲的主要原因之一。50张图片用于训练,51张用于验证。 度量 我们需要一组指标来比较不同的模型,这里我们有二元交叉熵,Dice 系数和IoU。
这篇文章的主体内容与 2D-Unet 中的基本相同,所以在下面的文章中,仅仅对论文中两点部分进行分析,其余部分省略。 1. 两种设置方式 这种方法的两种设置,半自动设置与全自动设置,或者我们也可以认为是两种应用场景,如下图所示 第一个应用场景是对原始的数据进行少量的标注,之后使用少量的标注进行训练,然后再应用训练好...
这篇文章的主体内容与 2D-Unet 中的基本相同,所以在下面的文章中,仅仅对论文中两点部分进行分析,其余部分省略。 1. 两种设置方式 这种方法的两种设置,半自动设置与全自动设置,或者我们也可以认为是两种应用场景,如下图所示 第一个应用场景是对原始的数据进行少量的标注,之后使用少量的标注进行训练,然后再应用训练好...