UNet++是一种新的通用图像分割架构,用于更准确的图像分割。UNet++由不同深度的U-Net组成,其解码器通过重新设计的跳跃路径在相同分辨率下密集连接,旨在解决U-Net的两个关键挑战:1)最优架构的未知深度和2)跳跃连接不必要的限制性设计。
本仓库提供了以下论文中UNet++的官方Keras实现:
UNet++:重新设计跳跃连接以利用图像分割中的多尺度特征 <br/> 周宗伟,Md Mahfuzur Rahman Siddiquee,Nima Tajbakhsh和Jianming Liang <br/> 亚利桑那州立大学 <br/> IEEE医学影像汇刊(TMI) <br/> 论文 | 代码
UNet++:用于医学图像分割的嵌套U-Net架构 <br/> 周宗伟,Md Mahfuzur Rahman Siddiquee,Nima Tajbakhsh和Jianming Liang <br/> 亚利桑那州立大学 <br/> 2018年医学图像分析中的深度学习(DLMIA)。(口头报告) <br/> 论文 | 代码 | 幻灯片 | 海报 | 博客
如果您在研究中使用UNet++,请引用我们的论文:
@article{zhou2019unetplusplus,
title={UNet++: Redesigning Skip Connections to Exploit Multiscale Features in Image Segmentation},
author={Zhou, Zongwei and Siddiquee, Md Mahfuzur Rahman and Tajbakhsh, Nima and Liang, Jianming},
journal={IEEE Transactions on Medical Imaging},
year={2019},
publisher={IEEE}
}
@incollection{zhou2018unetplusplus,
title={Unet++: A Nested U-Net Architecture for Medical Image Segmentation},
author={Zhou, Zongwei and Siddiquee, Md Mahfuzur Rahman and Tajbakhsh, Nima and Liang, Jianming},
booktitle={Deep Learning in Medical Image Analysis and Multimodal Learning for Clinical Decision Support},
pages={3--11},
year={2018},
publisher={Springer}
}
@phdthesis{zhou2021towards,
title={Towards Annotation-Efficient Deep Learning for Computer-Aided Diagnosis},
author={Zhou, Zongwei},
year={2021},
school={Arizona State University}
}
本研究部分得到了NIH(授权号R01HL128785)以及ASU和Mayo Clinic通过种子基金和创新基金的支持。内容完全由作者负责,不一定代表NIH的官方观点。这是一项正在申请专利的技术。
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