UNet医学图像分割网络

2023-12-21 06:20:28

UNet网络结构

对于医学图像的分割任务,这里使用UNet网络实现CT影响的病灶区域分割任务。记一篇学习笔记。

1、UNet网络结构

在这里插入图片描述
原始图片大小为(512, 512),
根据CT数据像素值分布的特征,对于image保留[-1024, 1024]范围内的像素,并归一
化处理到[0, 1];
对于image和mask,原始数据的大小为(h, w)(512, 512),在h, w维度
按照比例缩小为(320, 320),并且在h,w维度上固定大小截取,截取大小设置为(256,
256)。

构建主干特征提取网络
将图片经过两次卷积核数量为64的卷积操作得到特征层大小为 ①(256, 256, 64)作为主干特征提取网络的起始特征层;
经过max pooling层得到特征层大小为(128, 128, 64);

经过两次卷积核数量为128的卷积操作得到特征层大小为②(128, 128, 128)
经过max pooling 得到特征层大小为(64, 64, 128);

经过三次卷积核数量为256的卷积操作得到特整层大小为③(64,64,256)
经过max pooling 得到特征层大小为(32, 32, 256);

经过三次卷积核数量为512的卷积操作得到特整层大小为④(32,32,512)
经过max pooling 得到特征层大小为(16, 16, 512);

经过三次卷积核数量为512的卷积操作得到特整层大小为⑤(16,16,512)

构建加强特征提取网络
⑤(16,16,512)经过一次上采样得到特征层(32,32,512),与④(32,32,512)concat得到特征层 (32,32,1024)
(32,32,1024) 经过两次卷积核数量为256的卷积操作得到特征层(32,32,256);

(32,32,256)经过一次上采样得到特征层(64,64,256),与③(64,64,256)concat得到特征层 (64,64,256)
(64,64,256) 经过两次卷积核数量为128的卷积操作得到特征层(64,64,128);

(64,64,128)经过一次上采样得到特征层(128,128,128),与②(128, 128, 128)concat得到特征层 (128,128,256)
(128,128,256) 经过两次卷积核数量为64的卷积操作得到特征层(128,128,64);

(128,128,64)经过一次上采样得到特征层(256,256,64),与 ①(256, 256, 64)concat得到特征层 (256,256,128)

再经过一次1×1卷积,卷积核数量为num_cls+1

文章来源:https://blog.csdn.net/weixin_43227526/article/details/135119948
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