May, 2024

利用 Mini-Net 推进医学图像分割：一种为医学图像高效分割量身定制的轻量级解决方案

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TL;DR我们提出了 Mini-Net，一个专门为医学图像设计的轻量级分割网络，通过少于 38,000 个参数高效捕捉高频和低频特征，从而实现在各种医学成像场景中的实时应用，并在 DRIVE、STARE、ISIC-2016、ISIC-2018 和 MoNuSeg 等各种数据集上评估了 Mini-Net，展现了它与最先进方法相比的稳健性和良好性能。
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发现论文，激发创造
  • 医学图像分割深度学习方法的自动设计

    利用人工智能中的深度学习技术，基于 nnU-Net 框架实现了高质量的三维生物医学图像分割和量化，该框架不需要人工参与，能够自动适应不同的数据集和分割任务，同时在 19 项公共比赛中取得了优于大部分深度学习算法的表现。

    Apr, 2019

  • Micro-Net: 一种用于显微镜图像中多种物体分割的统一模型

    本文基于 CNN 的深度学习结构，针对显微镜图像中的目标分割和结构定位问题进行了研究，经过多重分辨率训练和中间层连接优化，通过多分辨率反卷积滤波器生成输出，在公开数据集上取得了优异的成果。

    Apr, 2018

  • 一个神经网络进行全局的医学三维图像分割系统：一种通用的轻量级准确分割系统

    研究介绍了一个简单而彻底评估的深度学习框架，应用于任意医学图像体的分割，同时不需要任务特定的信息和人为干预。该系统基于一个固定的模型拓扑和固定的超参数集，排除了模型选择的过程和方法级别的过拟合。此外，使用多平面数据增强，结合了一个基于常见 U-Net 的 2D 架构，让 2D 模型学习表示 3D 图像体的表示方法，从而提高了泛化性能。

    Nov, 2019

  • 改进医学图像分割中的 U-Net 变体的混合方法

    这篇研究论文的主要内容是关于医学图像分割，重点介绍了深度学习方法，包括 MultiResUNet 和 Attention U-Net 等变种，并探讨了使用深度分离卷积来减少网络参数需求的可行性。

    Jul, 2023

  • UNet 及其变体在医学图像分割中的性能分析

    通过探索深度学习模型在医学图像分割中的应用，特别关注 UNet 架构及其变体，本研究评估了这些模型在各种挑战性医学图像分割任务中的表现，并通过解决图像标准化、调整大小、架构选择、损失函数设计和超参数调整等问题来获取结果。研究结果显示，经过深层网络层扩展的标准 UNet 是一种精湛的医学图像分割模型；而 Res-UNet 和 Attention Res-UNet 架构在处理精细图像细节时表现出更平滑的收敛和卓越的性能。此外，本研究还着重解决高类别不平衡问题，通过精心预处理和定义损失函数来处理。我们预期本研究结果将为希望将这些模型应用于新的医学成像问题的研究人员提供有用的见解，并为其实施提供指导和最佳实践。

    Sep, 2023

  • U-Net: 生物医学图像分割的卷积神经网络

    该研究提出了一种基于数据增强的网络和训练策略，用于更有效地利用可用的标注样本，以实现对神经结构的分割和细胞跟踪。研究表明，这种网络可以从极少量的图像中进行端对端的训练，并在电子显微图像和透射光显微图像上均取得了优异的分割和跟踪效果，且速度快。

    May, 2015

  • U-Net 及其变体在医学图像分割中的应用：简要综述

    本文综述了使用 U-Net 及其变体进行医学图像分割的技术。医学图像的非侵入性诊断需要准确的分割图像。本文也概述了医学图像分割的发展、深度神经网络的优缺点以及不同混合体系结构的建立。最后提出了当前的挑战和未来的发展方向。

    Apr, 2022

  • UCM-Net：使用 MLP 和 CNN 的轻量级高效皮肤病变分割解决方案

    通过整合多层感知器和卷积神经网络，我们提出了一种高效低成本的 UCM-Net 解决方案，用于皮肤病变分割，其参数不超过 50KB 且每秒运算次数不超过 0.05 Giga-Operations，为皮肤病变分割领域的高效性设立了新的可能标准。

    Oct, 2023

  • 基于多尺度 MPU-Net 的 3D 医学图像分割

    本文提出了一种基于 Transformer 和 MPU-Net 的肿瘤分割模型，该模型结合了图像串行化和位置注意力模块，旨在理解更深层次上的上下文依赖关系和实现更准确的位置定位，并在肝脏肿瘤分割挑战中表现出优异的性能。

    Jul, 2023

  • 使用修改版 U-Net 实现医学图像分割在边缘设备上

    在本论文中，我们使用修改版的 U-Net 模型在 Intel Movidius 神经计算棒 2 上实现了医学图像分割任务，并通过 BraTs 数据集的 MRI，心脏 MRI 数据集和 ZNSDB 数据集的显著降低的参数数量的实验结果，证明了该模型在低计算资源上也可以提供比较优秀的医学图像分割性能。

    Jun, 2022