Ein Überblick über Deep-Learning-Modelle: Anwendungen für 3D-MRT- und CT-Scans

Einer der Hauptunterschiede zwischen medizinischen Bilddaten und anderen alltäglichen Bildern besteht darin, dass es sich in der Regel um 3D-Bilder handelt, insbesondere wenn es sich um Daten aus DICOM-Serien handelt. DICOM-Bilder bestehen aus mehreren 2D-Schnitten und werden zum Scannen oder Darstellen bestimmter Körperteile verwendet

In diesem Artikel stellen wir 6 neuronale Netzwerkarchitekturen zum Trainieren von Deep-Learning-Modellen vor, um Probleme mit medizinischen 3D-Daten zu lösen

3D U-Net

3D U-Net ist ein leistungsstarkes medizinisches Bildsegmentierungsmodell, das das klassische U-Net-Modell auf die 3D-Segmentierung erweitert und aus Codierungspfad und Decodierungspfad besteht.

3D U-Net Bei der Verarbeitung volumetrischer Bilder kontextbezogene Informationen wird durch Codierungspfade erfasst und eine präzise Positionierung wird durch Decodierungspfade erreicht, wodurch effiziente 3D-Merkmalsverarbeitungsfähigkeiten demonstriert werden 3D-Faltungen und ist daher rechenintensiver als U-Net

HighResNet

Dieses Modell durchläuft eine Reihe von 3D-Faltungen mit Restverbindungen. Die kumulative Schicht wird durchgängig trainiert und kann das gesamte 3D-Bild gleichzeitig verarbeiten

EfficientNet3D

Obwohl die 3D-Verbesserungen von EfficientNet nicht so häufig für die 3D-Segmentierung verwendet werden wie U-Net oder V-Net, können sie in Situationen verwendet werden, in denen die Rechenressourcen begrenzt sind Wenn man bedenkt, dass es ein gutes Gleichgewicht zwischen Rechenaufwand und Leistung schafft

Attention U-Net

Diese Variante basiert auf U-Net, das einen Aufmerksamkeitsmechanismus einführt, der es dem Netzwerk ermöglicht, sich auf bestimmte Teile des Bildes zu konzentrieren relevant für die aktuelle Aufgabe

DeepMedic

Dieses 3D-CNN verwendet zwei Pfade, von denen einer eine normale Auflösung hat und der andere ein Downsampling der Eingabe ist, um lokale und größere Kontextinformationen zu nutzen

Zusammenfassung

In diesem Artikel haben wir einige der Deep-Learning-Modelle untersucht, die in der medizinischen Bildgebungsbranche zur Verarbeitung von 3D-MRT- und CT-Scans verwendet werden. Diese neuronalen Netze sind darauf ausgelegt, 3D-Daten als Eingabe zu empfangen, um komplexe Merkmale bestimmter Körperteile in der DICOM-Serie zu lernen

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonEin Überblick über Deep-Learning-Modelle: Anwendungen für 3D-MRT- und CT-Scans. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!