基于U-Net结构改进的医学影像分割技术综述

殷晓航; 王永才; 李德英

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基于U-Net结构改进的医学影像分割技术综述

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深度学习在医学影像分割领域得到广泛应用,其中,2015年提出的U-Net因其分割小目标效果较好、结构具有可扩展性,自提出以来受到广泛关注.近年来,随着医学图像割性能要求的提升,众多学者针对U-Net结构也在不断地改进和扩展,比如编解码器的改进、外接特征金字塔等.通过对基于U-Net结构改进的医学影像分割技术,从面向性能优化和面向结构改进两个方面进行总结,对相关方法进行了综述、分类和总结,并介绍图像分割中常用的损失函数、评价参数和模块,进而总结了针对不同目标改进U-Net结构的思路和方法,为相关研究提供了参考.

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来源
《软件学报》 |2021年第2期|519-550|共32页
作者
殷晓航; 王永才; 李德英;
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作者单位

中国人民大学信息学院北京100872;

中国人民大学信息学院北京100872;

中国人民大学信息学院北京100872;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
U-Net; 医学影像分割; 结构改进; 深度神经网络; 技术综述;

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