肿瘤检测与分割:U-Net被广泛用于识别和分割MRI、CT等医学影像中的肿瘤区域,帮助医生更准确地评估肿瘤的位置、大小和形状。 细胞核分割:在显微镜图像中,U-Net能够有效地分割出单个细胞核,这对于研究细胞行为和疾病诊断具有重要意义。 血管分割:U-Net可用于血管造影图像中血管结构的自动分割,对于心血管疾病的诊断和治疗...
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...
受FCNs架构和编码器解码器模型的启发,Ronneberger等人开发了用于生物医学图像分割的U-Net模型。它是为医学图像分析的实际使用量身定制的,可以应用于各种模式,包括CT, MRI , US, x射线,光学相干断层扫描(OCT) U-Net的自编码器设计使其成为在重要应用中打破其结构的独特工具,例如图像合成,图像去噪,图像重建,和图像...
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...
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...
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...
传感器噪声或伪影。现代医学影像最基本的成像模态有 X 光、超声、CT 和 MRI 等,用于成像的医学设备会存在物理噪声和图像重建误差,而医学影像模态和成像参数设定的差别则会造成不同大小的伪影。 分割目标形态差异大。患者之间存在高矮胖瘦等体型差异,且病变的大小、形状和位置可能存在巨大差异,因此解剖结构上会有差异。
Half-UNet†：删除 Half-UNet 中的 Ghost 模块，在乳房 X 光图像方面优于 U-Net 及其变体，在肺结节图像方面比 Half-UNet 更接近U-Net。 Half-UNet† 在左心室 MRI 图像方面的表现不如 Half-UNet。与U-Net及其变体相比，Half-UNet(有无Ghost模块)具有相似的分割精度，而参数和flop分别降低了98.6%和81....
1.图像语义较为简单、结构较为固定。比如脑CT、脑MRI,胰腺CT,由于器官本身结构固定并且语义信息没有特别丰富,所以高级语义信息和低级特征都显得很重要(U-Net的skip connection和U型结构实现这一点) 2.数据量少。医学影像的暑假获取相对难一些,很多比赛只提供不到100例数据。所以我们设计的模型不宜过大,参数过多很...