Abstrakt. I den här artikeln presenterar vi UNet++, en ny, mer kraftfull arkitektur för medicinsk bildsegmentering. Vår arkitektur är i huvudsak en djupt övervakad kodare-dekoder nätverk där kodare och dekoder undernätverk är anslutna genom en serie av bo, tät skip banor. De omdesignade hoppbanorna syftar till att minska den semantiska klyftan mellan funktionskartorna för undernätverken kodare och dekoder. Vi hävdar att optimizer skulle hantera en enklare inlärning uppgift när funktionen kartor från dekoder och kodare nätverk är semantiskt liknande. Vi har utvärderat UNet++ i jämförelse med U-Net och breda U-Net arkitekturer över flera medicinska bildsegmentering uppgifter: nodule segmentering i lågdos CT skanning av bröst, nuklei segmentering i mikroskopi bilder, lever segmentering i buken CT skanningar, och polyp segmentering i kolonoskopi videor. Våra experiment visar att UNet++ med djup övervakning uppnår en genomsnittlig IoU-vinst på 3,9 respektive 3,4 poäng över U-Net respektive brett U-Net.
Dessutom använder UNet++ REF också en mycket liknande arkitektur för medicinsk bildsegmentering och fungerar bra.
UNet++: A Nested U-Net Architecture for Medical Image Segmentation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering', 'Mathematics']}