在不同的任务上对比了UNet和UNet++以及使用不同的预训练编码器的效果。 介绍 语义分割是计算机视觉的一个问题，我们的任务是使用图像作为输入，为图像中的每个像素分配一个类。在语义分割的情况下，我们不关心是否有同一个类的多个实例(对象)，我们只是 ...

本研究创新性地结合超微血管成像（SMI）技术与分类引导的改进UNet分割模型，实现了腕管综合征（CTS）微血管几何特征的客观量化提取与严重程度分级，模型交叉验证准确率达93.7%，为无创精准诊断提供了新范式。 Section snippets Participants data and ultrasonic image ...

医学影像分割领域迎来突破性进展！研究人员针对U-Net变体参数量激增导致的硬件成本问题，创新性提出轻量化全编码器U型网络(LFE-UNet)。该模型通过全尺度编码器跳连(full-encoder skip connections)和基础通道数优化(n=8)，在ISBI LiTS 2017肝脏数据集获得0.97385 Dice值，BraTS ...