U-Net的原始模型 U-Net是一种比较典型的分割架构。它最初是2015年为医学图像分割而提出的，但是并不局限于医学类图像，另外发展到现在，已经演变出多种变体。下面的图片不是原始论文中的架构，但是相差不大，原始架构中不使用padding，所以需要进行一些裁剪。不过时至今日很多主流U-Net网络在卷积的时候会有padding,...
本项目初步选取 30 张 CT 图片作为 U-net 网络的训练集,每一张图片均由 MATLAB 所仿真的能谱 CT 模型得到。每一张图片需要由1-140keV下的 140 个 XCAT 人体模型拟合得到(因此,本项目共需要构建 4200 个不同的 XCAT 人体模型。这 4200个模型,分属 30个不同的部位,每一个部位都分别由 1-140keV 的 X ...
本项目初步选取 30 张 CT 图片作为 U-net 网络的训练集,每一张图片均由 MATLAB 所仿真的能谱 CT 模型得到。每一张图片需要由1-140keV下的 140 个 XCAT 人体模型拟合得到(因此,本项目共需要构建 4200 个不同的 XCAT 人体模型。这 4200个模型,分属 30个不同的部位,每一个部位都分别由 1-140keV 的 X ...
本项目初步选取 30 张 CT 图片作为 U-net 网络的训练集,每一张图片均由 MATLAB 所仿真的能谱 CT 模型得到。每一张图片需要由1-140keV下的 140 个 XCAT 人体模型拟合得到(因此,本项目共需要构建 4200 个不同的 XCAT 人体模型。这 4200个模型,分属 30个不同的部位,每一个部位都分别由 1-140keV 的 X ...
本节试验目的是为 U-net 物质分解模型提供训练集和测试集。具体为利用 MATLAB 仿真出 基物质分解模型,将原始的能谱 CT 成像结果分解为骨骼和软组织,作为对应影 像的标签。利用所得到的高、低能谱成像数据作为输入。 划分训练集和测试集 建模 U-net 网络结构是全卷积神经网络( FCN )的一种,是一种广泛应用于...
U-Net++ 架构图 重新设计的 skip connection :修改了编码器与解码器之间的连接线,减少编码器与解码器中网络特征信息的跨度。(跳跃路径上的 Dense Block ) 深度监督(Deep supervision): 准确模型:对所有解码器分支的结果求平均得到结果。 快速模型:在所有解码器分支中选择其中一个,以快速得到分割结果。
本节试验目的是为 U-net 物质分解模型提供训练集和测试集。具体为利用 MATLAB 仿真出 基物质分解模型,将原始的能谱 CT 成像结果分解为骨骼和软组织,作为对应影 像的标签。利用所得到的高、低能谱成像数据作为输入。 划分训练集和测试集 建模 U-net 网络结构是全卷积神经网络( FCN )的一种,是一种广泛应用于...
本节试验目的是为 U-net 物质分解模型提供训练集和测试集。具体为利用 MATLAB 仿真出 基物质分解模型,将原始的能谱 CT 成像结果分解为骨骼和软组织,作为对应影 像的标签。利用所得到的高、低能谱成像数据作为输入。 划分训练集和测试集 建模 U-net 网络结构是全卷积神经网络( FCN )的一种,是一种广泛应用于...
本节试验目的是为 U-net 物质分解模型提供训练集和测试集。具体为利用 MATLAB 仿真出 基物质分解模型,将原始的能谱 CT 成像结果分解为骨骼和软组织,作为对应影 像的标签。利用所得到的高、低能谱成像数据作为输入。 划分训练集和测试集 建模 U-net 网络结构是全卷积神经网络( FCN )的一种,是一种广泛应用于...
简介:MATLAB基于深度学习U-net神经网络模型的能谱CT的基物质分解技术研究 全文链接:http://tecdat.cn/?p=31303 CT技术伴随着一定剂量的辐射,会对患者的身体健康造成影响,而且 高剂量的辐射会损害人体的遗传物质,甚至造成不可逆的损伤,进而诱发癌症(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。