基于UNet的医学图像分割综述OACSTPCD
Review of Medical Image Segmentation Based on UNet
UNet作为卷积神经网络(CNN)中最重要的语义分割框架之一,广泛地应用于医学图像的分类、分割和目标检测等图像处理任务.对UNet的结构原理进行了阐述,并对基于UNet网络及变体模型进行了全面综述,从多个角度对模型算法进行了充分研究与分析,试图建立起各个模型间的演进规律.首先,将UNet变体模型根据其应用的七种医学成像系统的不同而进行分类研究,且将核心构成相似的算法进行了对比描述;其次,对每个模型的原理、优缺点和适用的场景等内容进行分析;再次,对…查看全部>>
徐光宪;冯春;马飞
辽宁工程技术大学电子与信息工程学院,辽宁葫芦岛 125000辽宁工程技术大学电子与信息工程学院,辽宁葫芦岛 125000辽宁工程技术大学电子与信息工程学院,辽宁葫芦岛 125000
计算机与自动化
医学图像分割深度学习卷积神经网络(CNN)UNet网络
medical image segmentationdeep learningconvolutional neural networks(CNN)UNet network
《计算机科学与探索》 2023 (8)
1776-1792,17
辽宁省教育厅科学研究项目(LJKZ0357)辽宁省科技厅应用基础研究项目(2022JH2/101300274)辽宁省科技厅自然科学基金面上项目(2023-MS-314).This work was supported by the Scientific Research Project of Liaoning Provincial Department of Education(LJKZ0357),the Applied Basic Research Project of Liaoning Provincial Science and Technology Department(2022JH2/101300274),and the Natural Science Foundation of Liaoning Provincial Science and Technology Department(2023-MS-314).
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