H-DenseUNet是一种结合了密集连接卷积网络（DenseNet）与U型架构（UNet）的混合模型，主要应用于医学图像分割领域。该模型通过整合不同层级的特征信息，在保留空间细节的同时实现高效的特征复用，特别适用于处理具有复杂结构的生物医学影像数据。在结构设计上，H-DenseUNet采用双路径特征提取机制。主体路径由多个DenseBlock...
《H-DenseUNet:Hybrid Densely Connected UNet for Liver and Tumor Segmentation from CT Volumes》 论文地址:H-DenseUNet 代码地址:github.com/xmengli999/H 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...
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、
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
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...
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...
H-DenseUNet: Hybrid Densely Connected UNet for Liver and Tumor Segmentation From CT Volumes,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
DenseUNetdilated convolutionTransformer blockWe propose a novel architecture, Transformer Dil-DenseUNet, designed to address the challenges of accurately segmenting stroke lesions in MRI images. Precise segmentation is essential for diagnosing and treating stroke patients, as it provides critical spatial ...
我们可以观察到,大多数小目标和大目标都可以很好地分割...们以端到端方式描述了H-DenseUNet的学习过程,通过混合的特征融合层,可以共同优化片内表示和片间特征。**我们在MICCAI 2017肝脏肿瘤分割挑战书的数据集和3DIRCADb数据集上对我们的 [论文翻译]UNet++: A Nested U-Net Architecture for Medical Image ...