Oct, 2023

融合 U-Net：增强跳跃连接的病理图像分割 U-Net

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TL;DR通过在 U-Net 结构中加入融合模块以减小编解码器之间的语义差距，我们提出了一种名为 FusionU-Net 的新型分割网络，经过在多个病理图像数据集上的广泛实验评估，证明了 FusionU-Net 相较于其他竞争方法具有更好的性能，我们认为我们的融合模块比现有网络的设计更加有效，且可以轻松嵌入其他网络以进一步提高模型性能。
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发现论文，激发创造
  • U-Net v2：重新思考 U-Net 的跳跃连接在医学图像分割中的应用

    该论文介绍了 U-Net v2，一种新的稳健高效的医学图像分割变体，旨在将语义信息注入低层特征并通过精细化处理改善高层特征，实验结果表明我们的方法在保持内存和计算效率的同时实现了与最先进方法相比的分割准确性。

    Nov, 2023

  • 通过可学习的跳跃连接缩小 U-Net 中的语义差距：以医学图像分割为例

    在医学图像分割中，通过探索 U-Net 中 skip 连接的潜在弱点，我们提出了 UDTransNet 框架，使用 Dual Attention Transformer (DAT) 和 Decoder-guided Recalibration Attention (DRA) 模块来解决编码器和解码器之间的语义差距，从而提高医学图像的分割效果。

    Dec, 2023

  • UNet++：重新设计 Skip Connection 以利用多尺度特征进行图像分割

    提出了一种名为 UNet ++ 的新神经结构，通过解决 U-Net 和全卷积网络（FCN）的两个限制（未知最佳深度和过于严格的融合方案），实现了医学图像分割的语义和实例分割，从而提高了对象大小的分割质量，并加速了 UNet ++ 的推理速度。

    Dec, 2019

  • 重新思考生物医学图像分割中的 U-net 跳跃连接

    通过分析 U-net 架构的神经网络，发现其网络层对于领域转移非常敏感，特别是在浅层网络中。在移除最上层的跳跃连接之后，性能得到了显著提升，不仅对于领域转移具有积极的影响，对于领域内测试数据也有 10％至 13％的性能提升。

    Feb, 2024

  • Sharp U-Net: 用于生物医学图像分割的深度可分离卷积网络

    本研究提出了一种名为 Sharp U-Net 的深度卷积神经网络模型，它采用深度卷积和锐化滤波器来解决 U-Net 的模糊和区域过度或不足的问题，在二元和多类医学图像分割任务中，使用该模型获得了超过同领域基线模型的性能表现。

    Jul, 2021

  • UCTransNet：基于通道级别的 Transformer 重构 U-Net 跳跃连接

    提出了一种名为 UCTransNet 的新语义分割框架，该框架采用注意机制和跨通道特征融合，能够替代传统 U-Net 中的跳跃连接，以实现对复杂医学图像的准确分割。实验结果表明，UCTransNet 在不同数据集和传统架构中具有更精确的分割性能，并较传统算法实现了一定的改进。

    Sep, 2021

  • DoubleU-Net: 医学图像分割的深度卷积神经网络

    提出了基于编码器解码器的方法 DoubleU-Net，该方法在一些医学图像数据集上的实验证明相比于现有方法可获得更准确的语义分割结果。

    Jun, 2020

  • UNet 3+: 医学影像分割的全尺度联通 UNet

    本文提出了基于 UNet 的新型深度学习网络 UNet 3 + 进行医学图像语义分割任务，此方法在多尺度特征融合、深度监督等方面优化 UNet，通过增加全尺度 skip 连接和采用深度监督的方式获得更准确的分割结果，特别适用于器官在不同尺度下出现的情况，并且该方法能在减少参数的同时提高计算效率，此外还提出了混合损失函数和分类引导模块来增强分割效果。

    Apr, 2020

  • UNet++：用于医学图像分割的嵌套 U-Net 架构

    本研究提出了 UNet++ 架构，采用深度监督编码器 - 解码器网络和密集跳过层来实现医学图像分割，与 U-Net 和 Wide U-Net 架构相比，拥有更高的 IoU 增益。

    Jul, 2018

  • 采用对象相关高层特征的改进 U-Net (mU-Net) 用于 CT 图像中肝脏和肝肿瘤分割的提升

    本文介绍了一种将残差通路与反卷积和激活操作相结合的 U-Net 架构，用于肝和肝癌的自动分割，进而提高肝癌放疗任务的效率。在 LiTS 2017 数据集上，经验证明这种改进的 U-Net（mU-Net）优于现有的最先进网络。

    Oct, 2019