特别是在医学图像处理领域,由于图像质量和病变类型的多样性,模型的不确定性往往会对诊断结果产生重大影响。 为了解决这个问题,该论文提出了一种基于多参数MRI球面投影的U-Net不确定度量化方法。该方法利用球面投影技术将多参数MRI图像转换为球面图像,然后利用U-Net模型对球面图像进行分割,并计算模型在每个像素点上的不...
因此我们构建了一种自动RSA重构两步工作流程,第一步,利用3D U-Net将MRI图像超分辨率分割成根系和土壤,第二步,自动跟踪算法从分割后的图像中重建根系。我们通过利用虚拟现实( VR )系统比较自动重建和手动重建获得的未改变和分割的MRI图像,评估这两个方法对8个羽扇豆根系MRI数据集的优点,发现U-Net分割方法在手工重建...
当前人脑MRI分割领域发展较为成熟,主流方法是基于FCM的方法、基于统计学模型的方法、基于随机场理论的方法、基于形变模型的方法等。 本项目采用ADNI数据库中132组人脑核磁共振影像数据作为基础,采用U-net算法,实现对人脑核磁共振影像中海马体结构的高效自动化分割。从而辅助医生,对阿兹海默症进行早筛。 二、系统正系设...
因此我们构建了一种自动RSA重构两步工作流程,第一步,利用3D U-Net将MRI图像超分辨率分割成根系和土壤,第二步,自动跟踪算法从分割后的图像中重建根系。我们通过利用虚拟现实( VR )系统比较自动重建和手动重建获得的未改变和分割的MRI图像,评估这两个方法对8个羽扇豆根系MRI数据集的优点,发现U-Net分割方法在手工重建...
注意力机制图像分割医学图像深度学习磁共振图像中多发性硬化症的形状差异较大,导致传统方法对多发性硬化症的分割效果不佳.针对该问题,提出一种基于注意力空洞U-Net的医学图像分割方法.在U-Net级联结构中用密集空洞残差块代替传统的卷积层,以此自适应地调节每个尺度的感受野,从而提取各尺度下的重要信息;在U-Net编码器...
基于注意力U-Net建立了一个多阈值模型,用于识别MRI扫描中不同区域的肿瘤。该模型具有计算复杂度低、内存需求少、并行训练时间短等优点。该模型在训练数据集上增强肿瘤、全肿瘤和核心肿瘤的平均Dice系数分别为0.59、0.72和0.61。同一模型给出验证数据集的平均骰子系数为0.57、0.73和0.61,测试数据集的平均骰子系数为0.59...
多通道输入:医学图像通常具有多个通道(如MRI图像可能包含T1、T2、FLAIR等通道),U-net可以直接处理多通道输入,使得模型能够充分利用不同通道之间的信息,提高分割效果。 三、医学图像分割应用 肿瘤分割:医学影像中的肿瘤分割是一项具有挑战性的任务,U-net在肿瘤分割中表现出色。通过训练,U-net可以精确地分割出肿瘤区域,...
所以总体而言,医学影像结构固定,语义信息较为简单。常见的医学影像类型,比如CT、MRI、超声、病理切片和OCT等等,大多数成像方式对单一的人体器官进行成像时得到的影像结构都会相对固定一些。比如说下图的血管内超声影像,其图像特点就是官腔(lumen)的位置相较于整幅图而言永...
Plant Phenomics | 利用3D U-Net分割改进自动和手动虚拟现实工作流程中3D MRI图像的根系重建 磁共振成像(MRI)常用于对生长在不透明土壤中的根系进行成像。然而,从三维 (3D)MRI图像中重建根系结构(RSA)是具有挑战性的。低分辨率和低噪比(CNRs)阻碍了自动重建。因此,人工重建仍被广泛应用。本研究评估了一个新的自动...
摘要:本文探讨的是开发一个能够对心脏磁共振成像(MRI)数据集图像中的右心室自动分割的系统。到目前为止,这主要是通过经典的图像处理方法来处理的。而现代深度学习技术有可能提供更可靠、更自动化的解决方案。 人类心脏是一台令人惊叹的机器,它能持续运转长达一个世纪而不失灵。测量心脏功能的关键方法之一是计算其射血...