UNetPlusPlus

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嵌套U-Net架构优化医学图像分割

UNet++是一种改进的医学图像分割架构,通过重新设计跳跃连接和密集连接解码器,解决了U-Net的架构深度和连接设计问题。项目提供Keras和PyTorch实现,并获得多个第三方支持。UNet++在医学图像分割任务中表现优异,为研究提供了有力工具。该项目已在GitHub开源,欢迎研究者使用和贡献。

UNet++图像分割医学影像深度学习卷积神经网络Github开源项目

UNet++:用于医学图像分割的嵌套U-Net架构

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。

论文

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 SiddiqueeNima TajbakhshJianming 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 SiddiqueeNima TajbakhshJianming 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

官方实现

  • keras/
  • pytorch/

其他实现

  • [PyTorch](由Pavel Yakubovskiy提供)
  • [PyTorch](由4ui_iurz1提供)
  • [PyTorch](由Hong Jing提供)
  • [PyTorch](由ZJUGiveLab提供)
  • [PyTorch](由MontaEllis提供)
  • [Keras](由Siddhartha提供)

引用

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}
}

致谢

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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