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文章目录为什么有了VNet？论文部分Introduction为什么这种网络在医学影像方面表现这样好？Method左侧卷积下采样右侧skip-connectionDiceLossLayer讲解PPT分享论文地址为什么有了VNet？之前很多的方法都是只能处理2D图像，而在临床的实践中...
ConvolutionalNeuralNetworks(CNNs)havebeenrecentlyemployedtosolveproblemsfromboththecomputervisionandmedicalimageanalysisfields.Despitetheirpopularity,mostapproachesareonlyabletoprocess2Dimageswhilemostmedicaldatausedinclinicalpracticeconsistsof3Dvolumes.Inthisworkweproposeanapproachto3Dimagesegmentationbasedonavolumetric,fully...
文章目录为什么有了VNet？论文部分Introduction为什么这种网络在医学影像方面表现这样好？Method左侧卷积下采样右侧skip-connectionDiceLossLayer讲解PPT分享论文地址为什么有了VNet？之前很多的方法都是只能处理2D图像，而在临床的实践中很多都是包含3D体积。
2016年的VNet论文首次提出了DiceLoss，应该是Class-Level的Loss的代表。Dice系数是分割效果的一个评判指标，其公式相当于预测结果区域和groundtruth区域的交并比，所以它是把一个类别的所有像素作为一个整体去计算Loss的。
这里提供两篇论文供大家参考。JointSequenceLearningandCross-ModalityConvolutionfor3DBiomedicalSegmentation(CVPR2017),DenseMulti-pathU-NetforIschemicStrokeLesionSegmentationinMultipleImageModalities.
论文解读《TransUNet:TransformersMakeStrongEncodersforMedicalImageSegmentation》TransUNet:用于医学图像分割的变压器强编码器发表期刊：CVPR2021代码：代码链接论文：论文链接一、摘要：在各种医学图像
1、VNet模型大家看过我之前的文章，肯定对UNet模型已经非常熟悉了，其实VNet模型可以看做是从UNet模型演变过来的，网络模型结构如下所示。该结构出自2016年发表的一篇论文《V-Net:FullyConvolutionalNeuralNetworksforVolumetricMedicalImageSegmentation》，关于该网络具体的细节可以阅读原文，我这里就不多说了。
具体地，对于混合编码器，论文中使用ResNet-50和ViT分别作为CNN和Transformer的backbone，并且都经过了ImageNet的预训练处理。表1是TransUNet与VNet等模型的效果对比。除了直接的模型精度比对之外，论文中还做了大量的消融实验研究。
1、VNet模型大家看过我之前的文章，肯定对VNet模型已经非常熟悉了，该结构出自2016年发表的一篇论文《V-Net:FullyConvolutionalNeuralNetworksforVolumetricMedicalImageSegmentation》，关于该网络具体的细节可以阅读原文，我这里就不多说了。...
1、VNet模型大家看过我之前的文章，肯定对VNet模型已经非常熟悉了，该结构出自2016年发表的一篇论文《V-Net:FullyConvolutionalNeuralNetworksforVolumetricMedicalImageSegmentation》，关于该网络具体的细节可以阅读原文，我这里就不多说了。
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ConvolutionalNeuralNetworks(CNNs)havebeenrecentlyemployedtosolveproblemsfromboththecomputervisionandmedicalimageanalysisfields.Despitetheirpopularity,mostapproachesareonlyabletoprocess2Dimageswhilemostmedicaldatausedinclinicalpracticeconsistsof3Dvolumes.Inthisworkweproposeanapproachto3Dimagesegmentationbasedonavolumetric,fully...
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2016年的VNet论文首次提出了DiceLoss，应该是Class-Level的Loss的代表。Dice系数是分割效果的一个评判指标，其公式相当于预测结果区域和groundtruth区域的交并比，所以它是把一个类别的所有像素作为一个整体去计算Loss的。
这里提供两篇论文供大家参考。JointSequenceLearningandCross-ModalityConvolutionfor3DBiomedicalSegmentation(CVPR2017),DenseMulti-pathU-NetforIschemicStrokeLesionSegmentationinMultipleImageModalities.
论文解读《TransUNet:TransformersMakeStrongEncodersforMedicalImageSegmentation》TransUNet:用于医学图像分割的变压器强编码器发表期刊：CVPR2021代码：代码链接论文：论文链接一、摘要：在各种医学图像
1、VNet模型大家看过我之前的文章，肯定对UNet模型已经非常熟悉了，其实VNet模型可以看做是从UNet模型演变过来的，网络模型结构如下所示。该结构出自2016年发表的一篇论文《V-Net:FullyConvolutionalNeuralNetworksforVolumetricMedicalImageSegmentation》，关于该网络具体的细节可以阅读原文，我这里就不多说了。
具体地，对于混合编码器，论文中使用ResNet-50和ViT分别作为CNN和Transformer的backbone，并且都经过了ImageNet的预训练处理。表1是TransUNet与VNet等模型的效果对比。除了直接的模型精度比对之外，论文中还做了大量的消融实验研究。
1、VNet模型大家看过我之前的文章，肯定对VNet模型已经非常熟悉了，该结构出自2016年发表的一篇论文《V-Net:FullyConvolutionalNeuralNetworksforVolumetricMedicalImageSegmentation》，关于该网络具体的细节可以阅读原文，我这里就不多说了。...
1、VNet模型大家看过我之前的文章，肯定对VNet模型已经非常熟悉了，该结构出自2016年发表的一篇论文《V-Net:FullyConvolutionalNeuralNetworksforVolumetricMedicalImageSegmentation》，关于该网络具体的细节可以阅读原文，我这里就不多说了。
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