最近,浙大等团队提出了xLSTM-UNet,通过将U-Mamba中的Mamba换成xLSTM,就可以直接提升2D和3D医学图像分割性能,涨点效果显著! xLSTM-UNet是一种结合了LSTM和UNet的混合网络模型,这类模型保留了UNet出色的空间特征提取能力,增加了对时序信息的捕捉和处理能力,能显著提高分割的精度和准确性。 因此,它被广泛应用于医学图...
unet-lstm源代码《 UNetLSTM融合模型技术解析与应用指南 1.模型架构概览 2.核心设计原理与技术优势 3.典型应用场景与案例研究 4.开发实践关键步骤 5.未来研究方向与挑战 1.模型架构概览 UNetLSTM是一种结合空间特征提取与时序建模能力的混合神经网络,其设计融合了两种经典模型的优势: •UNet架构:通过编码器解码器...
在多个代表性的医学图像分割数据集上,xLSTM-UNet 展现了卓越的性能,显著超越了基于 CNN、Transformer 和 Mamba 的分割网络。具体而言,xLSTM-UNet 在腹部 MRI、内窥镜图像和显微镜图像等数据集上的表现均显著优于现有方法,展示了其卓越的性能和鲁棒性。 1. 腹部 MRI 数据集:在该数据集上,xLSTM-UNet 在 Dice 相...
To address these limitations, this study introduces VMAXL-UNet, a novel segmentation network that integrates Structured State Space Models (SSM) and lightweight LSTMs (xLSTM). The network incorporates Visual State Space (VSS) and ViL modules in the encoder to efficiently fuse local boundary ...
本研究介绍了VMAXL-UNet,这是一种结合结构化状态空间模型(SSM)和轻量级LSTM(xLSTM)的新型医学图像分割网络。VMAXL-UNet整合了视觉状态空间(VSS)和ViL模块,以高效融合局部和全局特征。在ISIC17、ISIC18、CVC-ClinicDB和Kvasir等数据集上的实验表明,VMAXL-UNet在捕捉病灶边界和远距离相关性方面显著优于传统CNN和基于Tr...
Pre-Trained Encoder: In the initial phase of our approach, we employ a self-supervised learning (SSL) technique to pre-train the encoder of the xLSTM-UNet model. This SSL framework utilizes large volumes of unlabeled data to train the encoder, focusing on the Vision-LSTM (xLSTM) model to...
(54)发明名称一种基于Unet和LSTM的3D医学影像识别和分割方法(57)摘要本发明公开了一种基于Unet和LSTM的3D医学影像识别和分割方法,包括:医学影像预处理阶段:读取3D格式医学影像,将其按z轴向分解成2D的影像序列,在2D层面对影像数据进行z-score归一化处理;分割网络训练阶段:使用归一化处理的2D图像序列样本划分训练集进行...
为解决以上问题, 基于U-Net和LSTM提出了S-UNet短临降水预报网络. 首先提出了S-UNet layer (SL)模块, 以帮助网络更好地提取雷达序列特征, 构建时空变化的整体趋势, 从而提高网络效率, 增加网络的外推时长. 其次, 为更好地应对雷达回波的变...
一种基于unet和lstm的3d医学影像识别和分割方法,该方法包括以下具体步骤: 步骤1:医学影像预处理 读取3d格式医学影像数据,将其按z轴向分解成2d的影像序列,对所述影像序列进行归一化处理; 步骤2:分割网络训练 所述分割网络包括unet特征提取部分、lstm网络部分和unet上采样部分,以2d影像序列作为输入,输出2d分割结果序列,...
作为诊断模式的CALMET模式能够不受复杂网格缺陷影响，进行过高分辨率模拟。在CALMET运行过程中，有大量的中间...