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 ...
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...
•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...
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...
Res-Unet结构比较简单，你可以直接参考torchhub里pytorch的官方实现方式resnetblock，unet结构都是有的，...
基于飞桨Res-Unet网络实现肝脏肿瘤分割任务 【飞桨开发者说】韩霖,PPDE飞桨开发者技术专家,吉林大学计算机科学与技术学院,主要研究医学影像方向。 项目背景 近年来,快速发展的深度学习技术已经渗透进了各行各业,医疗方面也不例外。这篇文章我主要介绍如何使用深度学习计算机视觉方法对CT扫描中的肝脏和肝脏肿瘤进行...
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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...
缺陷分割Res-UNet稠密连接加权损失图像增强为了提高钢铁质量图像检测的效率和精度,提高生产自动化水平,该文提出一种改进的Res-UNet网络分割算法.使用ResNet50代替ResNet18作为编码模块,增强特征提取能力;修改编码模块,使残差块间稠密连接,增强浅层特征的深度延展,充分利用特征;使用加权Dice损失和加权交叉熵损失(BCEloss)结...
而实现这一目标的首要任务就是需要解决依赖人工肉眼获取精矿带位置信息的问题,因此提出了一个改进的UNet网络模型Res50-UNet-FD.算法模型使用UNet模型为基础,将残差网络ResNet50代替UNet网络中编码部分的特征提取网络,解决了深层特征提取过程中特征梯度消失以及网络消失的问题,有效提升了螺旋溜槽精矿带特征信息提取的精度....