本发明公开基于改进3D‑UNet网络的肺结节分割方法及其系统。本发明将原始的DICOM数据进行数据预处理、数据增强,能够更好的扩充医学图像的数据样本量,可以帮助更好的训练网络模型,提升图像分割效果。通过在3D‑Unet网络中引入压缩激励模块,解决了网络随深度的加深会
根据脊椎节段的roi序列进行脊椎分割以及椎弓根螺钉置钉轨迹规划,其中,在3d-unet模型引入bi-conv-lstm结构,构建sis-3d-unet模型,在基于3d-unet改进网络的椎弓根螺钉辅助规划系统sis-3d-unet模型的基础上,引入sk-net结构并在其基础上加入注意力机制模块,构建att-sis-3d-unet模型;...
针对前列腺磁共振 (magnetic resonance, MR)图像边缘模糊、对比度较低,灰度值分布不均衡而导致分割精度较差的问题,提出了一种结合双路径注意力(dual path attention,DPA) 和多尺度特征聚合(multi-scale feature aggregation,MFA) 模块的改进3D UNet网络模型。首先,对数据集进行重采样和裁剪处理以适应模型输入。然后,在...
当处理带有额外维度的3D数据时,这是一个更大的问题。 Axial attention最近被提出作为将注意力应用于多维数据时的一种有效解决方案。通过将Self-Attention独立地应用于输入的每一个轴上,计算只与图像大小成线性比例,使注意力机制即使与3D数据整合成为可能。 本文将Axial attention应用到网络的解码器上,将其运行在转置卷...
冠状动脉分割模型为改进的3dunet模型,其中, 改进的3dunet模型的下采样各层最后加入残缺块,且随着网络深度每增加一层,残差块的数量也增加一层;上采样过程采用反卷积过程放大图片。 在上述方法中,所述改进的3dunet模型的损失函数为dice损失函数和交叉熵损失函数之和。
使用图像分割检测图像中所有可能是肺结节的区域,生成候选集,使用一种基于改进后的3D-Unet医学图像处理模型对上一步骤生成的结果进行分类,剔除假阳性的候选,保留真正的结节,实现对输入的胸部CT图像进行肺结节检测.该技术不仅可用于肺结节CT智能诊断,也能应用于甲状腺癌,乳腺癌,脑瘤,肾癌,肝癌等重大疾病,具有重要的医学...
摘要 本发明公开了一种基于改进的3D Unet的冠状动脉区域分割方法及系统,该方法包括步骤输入待分割的DICOM图像,对图像进行预处理;预处理后的图像输入到预先训练好的冠状动脉分割模型,获得并输出分割出冠状动脉区域的图像;其中,冠状动脉分割模型,通过对历史DICOM图像训练得到;冠状动脉分割模型为改进的3D Unet模型,其中,改进...
轨道车辆的运行安全问题在工程装备应用中日益受到重视,车辆长时间高速运行时转向架上易出现螺栓松脱风险,针对这一问题,文章提出基于3D点云和改进Unet网络的检测算法.该算法首先通过训练YOLOv7网络对转向架中螺栓位置进行定位,再利用改进Unet网络训练完成对螺栓标记线的语义分割,提取螺栓标记线,并对标记线对应的点云进行...
钙化病灶和非冠脉钙化病灶作为一类目标,尽可能避免漏检冠脉钙化.该阶段使用带多尺度融合模块的三维残差"U"型网络(3D-MSI-RUnet),在DiceLoss的基础上增加了用于单标签分割的FocalLoss作为损失函数,以解决单标签分割的类别不均衡问题.在第二阶段,将第一阶段的分割结果和CT图像作为输入,实现多标签的冠脉钙化分割.以3D....
本文改变了传统以检测路径边缘线作为车道线的思路[2],选择直接用图像分割的方法,将攀爬机器人可行走的整体平面视作一个车道,搭建了一种结合MobileNet V2的改进Unet卷积网络算法。 1 基于MobileNet V2改进的Unet卷积网络 1.1 Unet Unet是语义分割模型,它广泛...