提出swin-unet,是一个像Unet的纯transformer,用于医学图像分割。采用层级的带移动窗口的swin transformer作为编码器,提取上下文特征。一个对称的、带有patch展开层的、基于swin-transformer的解码器用于上采样操作,恢复特征图的空间分辨率。 在直接下采样输入和上采样输出4倍时,在多器官和心脏分割任务上证明,提出的网络超过...
论文:https://arxiv.org/abs/2105.05537 代码:https://github.com/HuCaoFighting/Swin-Unet 引入 在过去的几年中,卷积神经网络(CNN)在医学图像分析中取得了里程碑式的进展。尤其是,基于U形结构和skip-connections的深度神经网络已广泛应用于各种医学图像任务中。但是,尽管CNN取得了出色的性能,但是由于卷积操作的局限...
遵循这一技术路线,许多算法如3D U-Ne、Res-UNet、U-Net++和UNet3+被开发出来用于各种医学成像模式的图像和体积分割。这些基于fcnn的方法在心脏分割、器官分割和病变分割方面的优异性能证明了CNN具有很强的学习判别特征的能力。
论文: Swin-Unet: Unet-like Pure Transformer for Medical Image Segmentation Swin-Unet:用于医学图像分割的类Unet纯transformer Published: 2021 May 论文:https://arxiv.org/abs/2105.05537 代码:https://github.com/HuCaoFightin... 查看原文 R2Unet实现眼底图像血管分割 ...
1.一种基于改进Swin‑UNet的脊柱MRI图像分割方法,其特征在于,包括以下步骤: 步骤S1、获取脊柱磁共振图像数据,并使用弹性形变、裁剪和水平数据增强操作扩充原 始数据,构成训练所使用的脊柱磁共振图像数据集; 步骤S2、模型进行训练时,将输入的脊柱磁共振图像分割成不重叠的图像patch; ...
简介:随着深度学习技术的不断发展,Transformer在语义分割领域的应用日益广泛。本文将介绍Swin-Unet模型,它利用Swin Transformer作为backbone,实现了对图像的高效语义分割。我们将探讨如何利用Swin-Unet在自己的数据集上进行训练和测试,以及如何优化模型以达到更好的分割效果。
Unet是将3D U-net改回2D得来的,使用pytorch实现,可以灵活的设置层数,每层的通道数,basic_module设置为ResNetBlock就是ResUnet. 基础的BN+Conv+ReLU模块可以通过设置layer_order换成BN,GN,Conv,ReLU,LeakyReLU的各种顺序的排列组合。 Swin-Unet 是使用Swin-Transformer完全替换卷积模块得来的Unet的改进。这个实现只是...
代码:https://github.com/HuCaoFighting/Swin-Unet https://github.com/Beckschen/TransUNet 一、数据准备: https://www.kaggle.com/datasets/nikhilpandey360/chest-xray-masks-and-labels 文件目录如下: image mask 二、生成自己的.npz文件 说明:由于该数据集只有背景+目标两个类别,若是三个及以上类别的分割,...
提出swin-unet,是一个像Unet的纯transformer,用于医学图像分割。采用层级的带移动窗口的swin transformer作为编码器,提取上下文特征。一个对称的、带有patch展开层的、基于swin-transformer的解码器用于上采样操作,恢复特征图的空间分辨率。 在直接下采样输入和上采样输出4倍时,在多器官和心脏分割任务上证明,提出的网络超过...
论文:https:///abs/2105.05537 代码:https://github.com/HuCaoFighting/Swin-Unet 问题动机: 得益于深度学习的发展,计算机视觉技术在医学图像分析中得到了广泛的应用。图像分割是医学图像分析的重要组成部分。特别是准确、鲁棒的医学图像分割可以在计算机辅助诊断和图像引导的临床手术中发挥基石作用。