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基于U-Net网络的医学图像分割研究综述OACSTPCD

Review of Medical Image Segmentation Based on U-Net Network

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近年来随着深度学习技术的快速发展,卷积神经网络(CNN)成为语义分割的重要支撑框架,被广泛运用于多种目标检测与分割的任务当中.在医学图像分割任务中,U-Net网络以其优异的分割性能、可拓展性的网络结构等特点成为该领域研究的热点.如今有众多学者从网络的结构等方面对U-Net进行改进以优化网络性能、提升分割准确度.研究通过对相关文献的分析,首先介绍了基于U-Net的经典改进模型;然后阐述了六大U-Net改进机制:注意力机制、inception模块、残…查看全部>>

With the rapid development of deep learning technology in recent years,convolutional neural network(CNN)has become an important support framework for semantic segmentation and is widely used in a variety of target detection and segmentation tasks.In medical image segmentation tasks,U-Net network has become a hot research topic in this field with its excellent segmentation performance and expandable network structure.Nowadays,many scholars have improved U-Net…查看全部>>

宋杰;刘彩霞;李慧婷

江苏师范大学 智慧教育学院,江苏 徐州 221116江苏师范大学 智慧教育学院,江苏 徐州 221116||江苏师范大学 江苏省教育信息化工程技术研究中心,江苏 徐州 221116江苏师范大学 智慧教育学院,江苏 徐州 221116

计算机与自动化

医学图像分割深度学习人工智能U-Net卷积神经网络

medical image segmentationdeep learningartificial intelligenceU-Netconvolutional neural network

《计算机技术与发展》 2024 (1)

基于CT影像的计算机辅助肺病诊断教学关键技术研究

9-16,8

国家自然科学基金(62007028)江苏师范大学研究生科研与实践创新计划项目(2022XKT1512)

10.3969/j.issn.1673-629X.2024.01.002

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