3D U2-Net

時間 2021-01-16

標籤深度學習醫學圖像圖像分割简体版

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探索了一種有前途的通用體系結構，該體系結構可以處理多種醫學分割任務，並且可以擴展用於新任務，而無需考慮不同的器官和成像方式。我們的3D通用U-Net（3D U2-Net）建立在可分離的卷積基礎上，假設來自不同域的圖像具有特定於域的空間相關性，可以使用逐通道卷積進行探測，同時還可以使用逐點卷積來建模跨通道相關性卷積。介紹先前的多項工作探索了多任務分割，其中所有感興趣的器官都出現在同一圖像中，作者

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