Res-Unet 在处理小样本数据时,容易出现过拟合现象。模型的参数量较大,不利于在资源有限的设备上部署。对于一些特殊的图像类型,Res-Unet 的适应性可能不够理想。它在处理图像中的噪声时,效果有时不够出色。Res-Unet 的模型训练需要较高的硬件配置支持。对于图像中细微的细节,可能会有遗漏或误判。 当图像的对比度...
https://github.com/davidlinhl/medSeg/blob/master/medseg/models/unet.py 数据处理及增强 上述的Res-Unet结构是一个2D的分割网络,因此我们首先将LiTS数据集中3D的CT扫描分成2D的切片。CT在拍摄和重建的过程中会引入一些噪声,因此我们只保留-1024到1024范围内的数据。经过这两步处理,可以得到大概1万张CT扫描切片...
1、本发明的目的在于提供一种res-unet模型数据处理方法、装置以及电子设备,以缓解模型训练效率较低的技术问题。 2、第一方面,本技术实施例提供了一种res-unet模型数据处理方法,所述方法包括: 3、获取采集到的目标图像; 4、基于所述目标图像通过生成对抗网络(generative adversarial network,gan)进行网络数据增强,得到训...
•照明:光照不足或过度暴露,包括相机光源引起的光反射,会降低图像对比度,导致视网膜血管边界不清晰。 为了解决这些挑战,本文提出:加权的Res-UNet。模型建立在原始的UNet模型基础上,并增加了一个加权注意机制。使得模型学习更多的鉴别血管和非血管像素的特征,更好的维护视网膜血管树结构。 架构 缩略图 方法 A. 眼底...
基于飞桨PaddlePaddle框架,我使用Res-Unet网络结构在LiTS 数据集[2]上训练了一个分割网络,最终在肝脏和肝肿瘤上分别达到了 0.92 和 0.77 的分割准确率。LiTS数据集是目前最大的开源肝脏分割数据集,其中包含130名患者的CT扫描和医生对患者肝脏及肿瘤的分割标注,下图是数据集中的一个示例: ...
研究团队基于飞桨PaddlePaddle框架，采用Res-Unet网络结构在LiTS数据集上进行了模型训练。LiTS数据集是目前最大规模的开源肝脏分割数据集，包含130名患者的CT扫描和医生标注的肝脏及肿瘤分割信息。训练结果表明，该模型在肝脏分割上达到了0.92的准确率，在肝肿瘤分割上准确率为0.77。为了促进研究的公开与分享...
ResNet50,即带有50层的残差网络(ResNet),是深度学习领域中的重要模型。ResNet的核心思想是引入“跳跃连接”或“残差连接”,使得模型在训练深度网络时更加稳定,并有效地提高模型的准确率。 Res-UNET简介 Res-UNET是UNET模型的一个变种,它结合了ResNet的特点。原始的UNET模型是为医学图像分割而设计的,并逐渐应用于各...
基于飞桨PaddlePaddle框架,我使用Res-Unet网络结构在 LiTS 数据集[2]上训练了一个分割网络,最终在肝脏和肝肿瘤上分别达到了 0.92 和 0.77 的分割准确率。LiTS数据集是目前最大的开源肝脏分割数据集,其中包含130名患者的CT扫描和医生对患者肝脏及肿瘤的分割标注,下图是数据集中的一个示例: 图1 肝脏分割示例 项目在...
了解论文是否开源，开源时先运行代码，确保模型能正常训练或推理，然后将模型部分移植。若代码非开源，则需自行根据论文设计结构，Res-Unet结构相对简单，参考torchhub中pytorch官方实现的resnetblock，利用UNet结构，需自己根据论文内容整合成完整模型。完成模型构建后，重点在于数据清洗和参数调整，多与实验室的...
基于Res-UNet的静脉投影系统开发 摘 要静脉穿刺是一种临床治疗的基本手段,然而当患者进行穿刺的部位颜色较深或脂肪较多时,其静脉在可见光下几乎不可见,医护人员需要多次穿刺才能刺入患者静脉。对此本文设计了一套静脉投影系统,使用Res-UNet对静脉图像进行分割,降低了光照和噪声给图像带来的影响。在投影校正方面,本文...