U-Net的结构虽然很简单,但是它在医学图像分割领域的效果确实极好的,分析其原因在于: (1)关键的跳跃连接:在U-Net中每一次Down Sample都连接跳跃连接结构与对应的上采样进行级联,这种不同尺度的特征融合对上采样恢复像素大有帮助。更详细的说,就是高层(浅层)下采样倍数小,特征图具备更加细致的图特征,底层(深层)下采样倍数大,信息
U-Net模型能够在小型数据集上训练并实现卓越的性能,这一特性在医学图像分割任务中尤为重要。医学数据集通常规模有限,标注要求相对较高,这使得大规模标注数据集的生成具有挑战性。 因此,基于U-Net的各种改进网络模型在医学图像分割研究中受到了广泛关注。 U-Net及其多种多样化形式 U-Net模型在医学图像分割领域表现卓越...
3D U-Net[3]是U-Net的一个简单扩展,应用于三维图像分割,结构如下图所示。相比于U-Net,该网络仅用了三次下采样操作,在每个卷积层后使用了batch normalization,但3D U-Net和U-Net均没有使用dropout。 在2018年MICCAI脑肿瘤分割挑战赛(brats)中[4],德国癌症研究中心的团队使用3D U-Net,仅做了少量的改动,取得...
在医学图像分割领域,U-Net模型及其变体的创新应用正在带来显著的性能提升和效率优化。最新研究显示,通过引入结构化状态空间模型(SSM)和轻量级LSTM(xLSTM)等技术,VMAXL-UNet模型在多个医学图像数据集上取得了优异的分割性能。例如,在ISIC17和ISIC18数据集上,VMAXL-UNet的平均交并比(mIoU)和Dice系数均高于其他先进模型;...
segmentationI 2U-Net: 一种具有丰富信息交互的双路径U-Net用于医学图像分割01文献速递介绍在计算机视觉领域,医学图像分割是主要的挑战之一,例如皮肤镜图像中的皮肤病变分割(Dai 等,2022),结肠镜图像中的息肉分割(Fan 等,2020),磁共振图像中的脑肿瘤分割(Wang 等,2021),以及腹部CT图像中的多器官分割(Cao 等,2021...
一种用于医学图像分割的具有丰富信息交互的双路径U-Net算法I2U-Net -Medical Image Analysis- 尽管U-Net在许多医学图像分割任务中取得了显著的成绩,但它们很少对分层层的顺序关系进行建模。这一弱点使得当前层难以有效利用前一层的历史信息,导致对边界模糊、形状不规则的病灶分割效果不理想。
Xie等人[41]解决了限制传统自注意(SA)多尺度功能的计算复杂性问题,提出了用于体积医学图像分割的混合CoTr架构。整个网络是一个类似U-Net的结构,编码器和解码器路径采用基于CNN的三维残差块,并融合了DeTrans (transformable Transformer)进行多尺度融合。此外,编码器和解码器之间采用传统的跳跃连接,可以更好地定位信息,...
医学图像分割对于医疗保健至关重要,然而像U-Net这样的基于卷积的方法在建模长距离依赖关系方面存在局限性。为了解决这一问题,专为序列到序列预测设计的Transformer已被整合到医学图像分割中。然而,对于Transformer的自注意力在U-Net组件中的作用...
基于通道注意力机制和U-net的医学图像分割方法.docx,PAGE 1 - 基于通道注意力机制和U-net的医学图像分割方法 一、 1. 引言 医学图像分割在医学诊断和治疗中扮演着至关重要的角色。随着深度学习技术的快速发展,基于深度学习的医学图像分割方法取得了显著的进展。特别是在近