UNet通过引入残差连接、注意力机制和密集连接等创新技术,从而在CT稀疏重建中能够更好地抑制条纹伪影,实现图像质量的显著提升。 例如,近期的研究提出了一种基于UNet的新方法用于CT稀疏重建及其跨模态适应。此外,UNet不仅训练效率优异,还可以与图神经网络、注意力机制网络等热门技术相结合,在医学图像处理中显著提升重建精度。
一、改进一:使用改进的Dice系数 Dice系数是衡量两张图像相似度的指标,可用于计算分割的准确性,对于UNet损失函数的改进非常重要。现有的Dice系数存在一些缺点,例如无法处理分割不平衡的情况等。因此,我们可以使用改进的Dice系数来代替现有的Dice系数,提高模型的准确性。 改进后的Dice系数计算方法如下: $$ Dice(X,Y)=...
UNet可从网络结构优化/跨模态与跨任务结合等方向创新,感兴趣的同学可重点关注,同时我们team已有成熟的创新方案和完整学习路径,可带学生发paper,完全根据你的实际情况来安排,感兴趣的可私信滴滴宝藏知识UP跃迁计划 人工智能 论文干货 论文创新思路 图像处理 机器学习 深度学习 unet 研究生论文 医学影像...
return x 以上是Swim-unet模型的代码详解。其中,Swin Transformer模块和U-Net结构的具体实现可以参考论文或其他开源资料。 改进思路: 1 数据增强:通过旋转、翻转、缩放等方式增加训练数据,提高模型的泛化能力。 2 损失函数优化:使用更加适合任务的损失函数,如Dice Loss、Focal Loss等,可以提高模型的性能。 3 网络结构...
医学图像分割UNet网络改进思路和创新方向,附15篇代表性改进算法#人工智能 #计算机视觉 #医学图像分割 #Unet #深度学习 - 搞算法的蒂普榭尔于20240103发布在抖音,已经收获了14.5万个喜欢,来抖音,记录美好生活!
UNet作为医学图像分割领域的一个关键技术突破方向,近年来取得了显著进展。UNet通过引入残差连接、注意力机制和密集连接等创新技术,从而在CT稀疏重建中能够更好地抑制条纹伪影,实现图像质量的显著提升。 例如,近期的研究提出了一种基于UNet的新方法用于CT稀疏重建及其跨模态适应。此外,UNet不仅训练效率优异,还可以与图神经...
UNet作为医学图像分割领域的一个关键技术突破方向,近年来取得了显著进展。UNet通过引入残差连接、注意力机制和密集连接等创新技术,从而在CT稀疏重建中能够更好地抑制条纹伪影,实现图像质量的显著提升。 例如,近期的研究提出了一种基于UNet的新方法用于CT稀疏重建及其跨模态适应。此外,UNet不仅训练效率优异,还可以与图神经...