结果:SPU-Net对正确的分割预测(如肿瘤内部或健康组织内部)具有低不确定度,对错误的结果(如肿瘤边界)具有高不确定度。该模型可以识别U-Net中遗漏的肿瘤靶点或分割错误。 SPU-Net在3个指标(ET/TC/WT)上获得了最高的不确定度分数:0.826/0.848/0.936,相比之下,带TTA的U-Net为0.784/0.643/0.872,LSU-Net为0.743/...
本文U-Net 提出的时间是2015年,而在2012年和2014年,使用深度卷积神经网络的分类模型 AlexNet / VGG 就已经提出,在 ImageNet 上获得了较高的分类准确度。 区别于分类任务(classification),医学影像中接触更多的是“分割任务”(segmentation)。 分类任务只需要对于一张图输出一个分类的 label 即可如下图为KNN实现的...
论文题目:U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation 论文地址:https://arxiv.org/pdf/1505.04597v1.pdf 本论文主要亮点: (1)改进了FCN,把扩展路径完善了很多,多通道卷积与类似FPN(特征金字塔网络)的结构相结合。 (2)利用少量数据集进行训练测试,为医学图像分割做出很大贡献。 由于文章比较短...
在所有分割模型中,仍然有一个名字居于首位那就是U-Net。U-Net 于 2018 年发布,从那时起它获得了巨大的普及,并以某种形式用于与分割相关的几个不同任务。在这篇文章中,我们将介绍2020年发布的一种称为 U²-Net 或 U-squared Net 的 U-net 变体。U²-Net基本上是由U-Net组成的U-Net。 U²-Net ...
论文训练了一个深度学习的人工神经网络模型Spatial Attention U-Net,该模型用于从雷达信号中分离电离层信号。这个方向很专业,有兴趣的看看论文吧。 6、An evaluation of U-Net in Renal Structure Segmentation Haoyu Wang, Ziyan Huang, Jin Ye, Can Tu, Yuncheng Yang, Shiyi Du, Zhongying Deng, Chenglong Ma...
在所有分割模型中,仍然有一个名字居于首位那就是U-Net。U-Net 于 2018 年发布,从那时起它获得了巨大的普及,并以某种形式用于与分割相关的几个不同任务。在这篇文章中,我们将介绍2020年发布的一种称为 U²-Net 或 U-squared Net 的 U-net 变体。U...
UNet 可以算是 FCN 的一种变体,是最常用、最简单的一种分割模型,简单、高效、易懂、容易构建,且可以从小数据集中训练。2015 年,UNet 在论文 U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation 中被提出 。 UNet 的初衷是为了解决医学图像分割的问题,在解决细胞层面的分割的任务方面,其在 2015 年的...
在所有分割模型中,仍然有一个名字居于首位那就是U-Net。 U-Net 于 2018 年发布,从那时起它获得了巨大的普及,并以某种形式用于与分割相关的几个不同任务。 在这篇文章中,我们将介绍2020年发布的一种称为 U²-Net 或 U-squared Net 的 U-net 变体。 U²-Net基本上是由U-Net组成的U-Net。
UNet 可以算是 FCN 的一种变体,是最常用、最简单的一种分割模型,简单、高效、易懂、容易构建,且可以从小数据集中训练。2015 年,UNet 在论文 U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation 中被提出 。 UNet 的初衷是为了解决医学图像分割的问题,在解决细胞层面的分割的任务方面,其在 2015 年的...
UNet 可以算是 FCN 的一种变体,是最常用、最简单的一种分割模型,简单、高效、易懂、容易构建,且可以从小数据集中训练。2015 年,UNet 在论文 U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation 中被提出 。 UNet 的初衷是为了解决医学图像分割的问题,在解决细胞层面的分割的任务方面,其在 2015 年的...