本篇随笔参考https://blog.csdn.net/electech6/article/details/95242875和https://cloud.tencent.com/developer/article/1526189 图像分割是计算机视觉研究中的一个经典难题,已经成为图像 ...
简介: 医学图像分割是医学图像处理与分析领域的复杂而关键的步骤,其目的是将医学图像中具有某些特殊含义的部分分割出来,并提取相关特征,为临床诊疗和病理学研究提供可靠的依据,辅助医生做出更为准确的诊断。 但是,从医学图像中自动分割出目标是个艰巨的任务,因为医学图像具有较高的复杂性且缺少简单的线性特征 此外分割结果的准确率还受到部分容积效应 灰度不均匀性 伪影 不同软组织间灰度的接近性等因素的影响。 医 ...
2019-10-29 12:43 0 746 推荐指数:
本篇随笔参考https://blog.csdn.net/electech6/article/details/95242875和https://cloud.tencent.com/developer/article/1526189 图像分割是计算机视觉研究中的一个经典难题,已经成为图像 ...
医学图像分割:令R代表整个图像区域,对R的分割可看做将R分成若干个满足以下条件的非空子集(子区域){R1,R2,R3…Rn}。该集合满足以下特性: 所谓医学图像分割,就是根据医学图像的某种相似性特征(如亮度、颜色、纹理、面积、形状、位置、局部统计特征或频谱特征等)将医学图像划分为若干个 ...
本文作者净浩泽,公众号:计算机视觉life,编辑成员 图像分割是计算机视觉研究中的一个经典难题,已经成为图像理解领域关注的一个热点,图像分割是图像分析的第一步,是计算机视觉的基础,是图像理解的重要组成部分,同时也是图像处理中最困难的问题之一。所谓图像分割是指根据灰度、彩色、空间纹理、几何 ...
图像分割方法综述 XXX (XXXX大学XX学院 陕西西安710049) 摘要:通过检索近近年来不断改进的图像分割方法,以下几类方法比较活跃的出现,分别是:基于阈值的分割方法、基于区域生长的分割方法、基于小波变换的分割方法、基于神经网络的分割方法、基于能力泛函的分割方法 ...
U-net网络主要思路是源于FCN,采用全卷积网络,对图像进行逐像素分类,能在图像分割领域达到不错的效果。 因其网络结构类似于U型,所以以此命名,可以由其架构清晰的看出,其构成是由左端的卷积压缩层,以及右端的转置卷积放大层组成; 左右两端之间还有联系,通过灰色箭头所指,右端在进行转置卷积 ...
最近开始尝试医疗影像分割的任务,先从之前的Unet开始阅读,记录一部分笔记以供回顾。 论文地址:http://www.arxiv.org/pdf/1505.04597.pdf 摘要 作者提出了一个相对当时来说全新的网络,Unet。Unet主要由contracting ...
TransUNet,比transformer和Unet都要好,可作为医学图像分割的替代方案。transformer从c ...
在医学图像分割中,选取合适的损失函数是十分有必要的。已有的文献中提出了许多的损失函数,但只有少部分的文章对提出的损失函数进行了具体的研究。 损失函数主要是用于评估模型的预测值和真实标签的匹配程度的重要指标。在过去的几年,不同的损失函数被提出并应用到医学图像分割 ...