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融合深度残差结构的Dense-UNet脑肿瘤分割.docx,PAGE 1 - 融合深度残差结构的Dense-UNet脑肿瘤分割 一、 引言 (1)脑肿瘤是神经外科领域常见的疾病之一,其精确分割对于临床诊断和治疗方案的选择具有重要意义。随着医学影像技术的不断发展,深度学习在图像分割领域取得了显著
内容提示: 无线电工程 Radio Engineering ISSN 1003-3106,CN 13-1097/TN 《无线电工程》网络首发论文 题目: 融合深度残差结构的 Dense-Unet 脑肿瘤分割 作者: 王莹,朱家明,徐婷宜,宋枭 网络首发日期: 2022-05-25 引用格式: 王莹,朱家明,徐婷宜,宋枭.融合深度残差结构的 Dense-Unet 脑肿瘤分割[J/OL].无线电...
作者通过各层之间的稠密连接,互相连接起来,就像Denset那样,前前后后每一个模块互相作用,每一个模块都能看到彼此,那对彼此互相熟悉,分割效果自然就会变好。 在实际分割中,一次次的下采样自然会丢掉一些细节特征,在Unet中是使用skip connection来恢复这些细节,但能否做的更好呢?Unet++就给出了答案,这种稠密连接的方式...
python .\test.py --name="Jiu0Monkey_Dense_Unet_woDS" --mode="GetPicture" DARTS 左边为GT,右边为预测 运行下面指令评价测试结果以及GT文件的指标,想了解更多指标的信息包括Dice、Hausdorff、IOU、PPV等,可以参考我这一篇(分割常用评价指标) python .\test.py --name="Jiu0Monkey_Dense_Unet_woDS" --mode...
融合深度残差结构的Dense-UNet 脑肿瘤分割 王㊀莹,朱家明,徐婷宜,宋㊀枭 (扬州大学信息工程学院,江苏扬州225009)摘㊀要:针对医学图像分割中上下文信息联系匮乏和网络过深导致分割精度低的问题,提出了一种基于改进UNet 的脑肿瘤图像分割算法㊂嵌套残差连接,组成一种深度监督网络模型,用密集跳跃连接替换UNet 传统的...
图3 给出了H-DenseUNet在测试数据集中肝脏肿瘤CT影像分割示例,红色为正常肝脏组织,绿色为肿瘤组织,每列CT扫描图来源于不同的患者。 表1 给出了H-Dense UNet 系统与其他LiTS数据集和 3DIRCADB数据集的现有系统的比较,H-Dense UNet 系统获得了最佳的肿瘤和肝脏分割结果,大大超过现有结果,有很高的有效性和良好的泛...
1 基本说明本文对H-DenseUnet进行了解析,包括网络结构、数据处理、训练测试过程及结果分析。2 网络结构网络主要有4个模块组成:ResNet轮廓粗提取、2D DenseUnet提取切片内特征、3D DenseUnet提取切片间特征、
然后,利用DenseUNet深度神经网络对上万个水体样本数据集进行学习,得到水体提取模型,将原始遥感数据输入水体提取模型中,能够快速准确的对水体进行大规模自动提取,并根据提取结果计算区域水网密度指数。 最后,通过分析水中不同污染成分对光谱响应的差异性,构建指标反演模型,计算水体中叶绿素a、有色可溶解有机物(CDOM...
Dense-UNetcascaded networkresidual learningdeep learningsingle image super-resolutionRecently, deep convolutional neural networks (CNNs) have achieved great success in single image super-resolution (SISR). Especially, dense skip connections and residual learning structures promote better performance. While ...