多模态图像融合(MMIF)将来自不同模态的有用信息映射到相同的表示空间中,从而产生信息丰富的融合图像。然而,现有的融合算法倾向于对称地融合多模态图像,这导致融合结果在某些区域丢失浅层信息或偏向于单一模态。 在本文中,作者分析了不同模态中信息空间分布的差异,并证明了在同一个网络中编码特征不利于实现多模态图像的...
通过广泛的评估,Emotion-LLaMA 展现出了优于其他多模态大语言模型的性能。 未来创新方向及应用模型: 未来的创新可以集中在开发一种能够自适应不同文化背景的情感识别模型,并结合实时交互技术。 未来的研究可以探索多模态情感生成的方向,让模型不仅感知情感,还能生成符合特定情感状态的内容。 为了满足实际应用中的计算资源...
以下是使用UNet解决多模态图像分割问题的一般步骤: 数据准备:收集包含多模态图像的数据集,例如同时包含MRI和CT图像的数据集。确保每个图像都有对应的标签图像以进行训练。 数据预处理:对数据进行预处理,例如归一化、裁剪、旋转等操作,以便输入UNet模型。 构建UNet模型:根据多模态图像的特点,设计适合多模态图像分割问题的...
大型网络的优点是更强的图像表述能力,而较为简单、数量少的医学影像并没有那么多的内容需要表述,因此也有人发现在小数量级中,分割的SOTA模型与轻量的Unet并没有神恶魔优势 医学影像往往是多模态的。比方说ISLES脑梗竞赛中,官方提供了CBF,MTT,CBV等多中模态的数据(这一点听不懂也无妨)。因此医学影像任务中,往往...
网络优化:进一步优化网络结构,例如通过引入注意力机制或自适应池化来提高分割质量。 多模态融合:结合不同类型的图像数据(如 MRI 和 CT)来提高模型的泛化能力和分割准确性。 半监督学习:探索使用少量标注数据和大量未标注数据的半监督学习方法,以减少人工标注的工作量。编辑...
结合图像和文本数据:将UNet得到的图像特征和BERT得到的文本表示向量进行融合,可以使用一些融合策略如拼接、加权平均等方式将这两种数据结合起来。然后将融合后的数据输入到一个新的深度学习模型中,可以用于处理图像-文本多模态数据的任务。 训练端到端模型:可以将UNet、BERT和新的深度学习模型一起构建成一个端到端的模...
缩小两倍后,UNet参数量在7.75M。缩小四倍,可以把模型参数量缩小至2M以内,非常轻量。个人尝试过使用Deeplab v3+和DRN等自然图像语义分割的SOTA网络在自己的项目上,发现效果和UNet差不多,但是参数量会大很多。 3.多模态。相比自然影像,医疗影像比较有趣和不同的一点是,医疗影像是具有多种模态的。以ISLES脑梗竞赛为...
医学影像往往是多模态的。比方说ISLES脑梗竞赛中,官方提供了CBF,MTT,CBV等多中模态的数据(这一点听不懂也无妨)。因此医学影像任务中,往往需要自己设计网络去提取不同的模态特征,因此轻量结构简单的Unet可以有更大的操作空间。 3 Pytorch模型代码 这个是我自己写的代码,所以并不是很精简,但是应该很好理解,和我之...
BRAU-Net++:作者提出了BRAU-Net++,这是一个深度的混合CNN-Transformer模型,用于多模态医学图像分割任务。 Mamba-UNet Mamba-UNet: UNet-Like Pure Visual Mamba for Medical Image Segmentation 方法:本文介绍了一种基于Visual Mamba块的Mamba-UNet网络,用于医学图像分割。作者提出在U-Net架构中利用Visual Mamba块(VSS...
摘要:本发明公开了一种基于Transformer和UNet的多模态医学图像分割方法和系统。以编解码器结构UNet为框架,设计了两个Transformer模块取代了UNet中的跳跃连接。这两个模块分别为用于多尺度特征信息融合的通道级交叉融合Transformer模块以及用于编解码器信息融合的通道级交叉注意力机制模块,并将提出的方法称为CTransUNet。针对每...