U-Net — это архитектура глубокого обучения, используемая для задач сегментации изображений, особенно в медицинской визуализации. Он был предложен Ronneberger et al. в 2015 году.
Архитектура U-Net состоит из сужающегося пути и расширяющегося пути. Путь сокращения похож на архитектуру традиционной сверточной нейронной сети (CNN), где входное изображение постепенно понижается для извлечения признаков высокого уровня. Расширяющийся путь, с другой стороны, предназначен для восстановления пространственного разрешения выходной маски сегментации путем выполнения ряда операций повышения дискретизации.
Ключевым новшеством архитектуры U-Net является пропуск соединений между сужающимся и расширяющимся путями. Эти соединения позволяют сети захватывать как высокоуровневые, так и низкоуровневые функции, что может повысить точность сегментации. Кроме того, U-Net также использует новую функцию потерь, называемую «коэффициент игры в кости», которая измеряет сходство между предсказанной маской сегментации и земной истиной.
U-Net успешно применяется для решения различных задач сегментации медицинских изображений, таких как сегментация печени, почек и опухолей.
Применения U-Net
U-Net нашла широкое применение в различных областях, особенно в области медицинской визуализации. Вот некоторые из приложений U-Net:
- Сегментация медицинских изображений: U-Net в основном используется для задач сегментации медицинских изображений, таких как сегментация печени, головного мозга, почек и опухолей.
- Анализ биомедицинских изображений: U-Net используется для анализа биомедицинских изображений, таких как микроскопические и радиологические изображения, для обнаружения и сегментации таких структур, как клетки, ткани и органы.
- Автономное вождение: U-Net используется при разработке систем автономного вождения для обнаружения и сегментации объектов на дороге, таких как пешеходы, транспортные средства и дорожные знаки.
- Робототехника: U-Net используется в робототехнике для обнаружения и сегментации объектов в различных приложениях, таких как захват, манипулирование и распознавание.
- Анализ видео: U-Net используется для задач анализа видео, таких как отслеживание и сегментация объектов в видео, а также при распознавании действий.
- Сельское хозяйство: U-Net используется при анализе сельскохозяйственных данных для сегментации растений, выявления болезней и оценки урожайности.
В целом U-Net показала замечательные результаты в различных областях, требующих точной сегментации изображений, а его гибкость и адаптируемость делают его отличным выбором для широкого круга приложений.
U-Net показала большие перспективы в различных биомедицинских приложениях, особенно в анализе и сегментации медицинских изображений. Вот некоторые из применений U-Net в биомедицинских исследованиях:
- Сегментация медицинских изображений: U-Net используется для сегментации различных структур и органов на медицинских изображениях, таких как печень, мозг, сердце, почки и опухоли. Он может обеспечить точные и точные результаты сегментации, которые можно использовать для диагностики и планирования лечения.
- Сегментация клеток: U-Net использовался для сегментации и обнаружения клеток на микроскопических изображениях, например, в исследованиях рака, разработке лекарств и генетических исследованиях.
- Регистрация изображений: U-Net использовался для задач регистрации изображений, когда он выравнивает разные изображения одной и той же структуры или органа для создания составного изображения. Это особенно полезно для отслеживания изменений в опухолях или органах с течением времени.
- Обработка биомедицинских сигналов: U-Net используется для обработки биомедицинских сигналов, таких как электрокардиограммы (ЭКГ) и электроэнцефалограммы (ЭЭГ), для различных приложений, таких как диагностика и мониторинг заболеваний.
- Медицинская диагностика: U-Net используется для автоматической медицинской диагностики, когда она анализирует медицинские изображения и ставит диагноз на основе результатов сегментации. Это может помочь в более быстрой и точной диагностике, особенно в районах с ограниченными медицинскими ресурсами.
В целом U-Net продемонстрировал значительный потенциал в различных биомедицинских приложениях, а его точность и универсальность делают его важным инструментом для медицинских исследователей и практикующих врачей.
Код U-Net — Python
Увидим это по частям — блок кодировщика — сужающийся путь, средний блок, блок декодера — расширяющийся путь.
Контрактный путь
# conv_layer1 -> conv_layer2 -> max_pooling -> dropout(optional) conv1 = Conv2D(start_neurons * 1, (3, 3), activation="relu", padding="same")(input_layer) conv1 = Conv2D(start_neurons * 1, (3, 3), activation="relu", padding="same")(conv1) pool1 = MaxPooling2D((2, 2))(conv1) pool1 = Dropout(0.25)(pool1) conv2 = Conv2D(start_neurons * 2, (3, 3), activation="relu", padding="same")(pool1) conv2 = Conv2D(start_neurons * 2, (3, 3), activation="relu", padding="same")(conv2) pool2 = MaxPooling2D((2, 2))(conv2) pool2 = Dropout(0.5)(pool2) conv3 = Conv2D(start_neurons * 4, (3, 3), activation="relu", padding="same")(pool2) conv3 = Conv2D(start_neurons * 4, (3, 3), activation="relu", padding="same")(conv3) pool3 = MaxPooling2D((2, 2))(conv3) pool3 = Dropout(0.5)(pool3) conv4 = Conv2D(start_neurons * 8, (3, 3), activation="relu", padding="same")(pool3) conv4 = Conv2D(start_neurons * 8, (3, 3), activation="relu", padding="same")(conv4) pool4 = MaxPooling2D((2, 2))(conv4) pool4 = Dropout(0.5)(pool4)
Средний блок
# 2 convolutional layers are built, but with no max pooling convm = Conv2D(start_neurons * 16, (3, 3), activation="relu", padding="same")(encoded) convm = Conv2D(start_neurons * 16, (3, 3), activation="relu", padding="same")(convm)
Расширение пути
# conv_2d_transpose -> concatenate -> conv_layer1 -> conv_layer2 deconv4 = Conv2DTranspose(start_neurons * 8, (3, 3), strides=(2, 2), padding="same")(input_layer) uconv4 = concatenate([deconv4, conv4]) uconv4 = Dropout(0.5)(uconv4) uconv4 = Conv2D(start_neurons * 8, (3, 3), activation="relu", padding="same")(uconv4) uconv4 = Conv2D(start_neurons * 8, (3, 3), activation="relu", padding="same")(uconv4) deconv3 = Conv2DTranspose(start_neurons * 4, (3, 3), strides=(2, 2), padding="same")(uconv4) uconv3 = concatenate([deconv3, conv3]) uconv3 = Dropout(0.5)(uconv3) uconv3 = Conv2D(start_neurons * 4, (3, 3), activation="relu", padding="same")(uconv3) uconv3 = Conv2D(start_neurons * 4, (3, 3), activation="relu", padding="same")(uconv3) deconv2 = Conv2DTranspose(start_neurons * 2, (3, 3), strides=(2, 2), padding="same")(uconv3) uconv2 = concatenate([deconv2, conv2]) uconv2 = Dropout(0.5)(uconv2) uconv2 = Conv2D(start_neurons * 2, (3, 3), activation="relu", padding="same")(uconv2) uconv2 = Conv2D(start_neurons * 2, (3, 3), activation="relu", padding="same")(uconv2) deconv1 = Conv2DTranspose(start_neurons * 1, (3, 3), strides=(2, 2), padding="same")(uconv2) uconv1 = concatenate([deconv1, conv1]) uconv1 = Dropout(0.5)(uconv1) uconv1 = Conv2D(start_neurons * 1, (3, 3), activation="relu", padding="same")(uconv1) uconv1 = Conv2D(start_neurons * 1, (3, 3), activation="relu", padding="same")(uconv1)
U-Net — это архитектура глубокого обучения, которая была расширена и адаптирована для различных приложений. Вот некоторые из различных типов U-Net:
- Классическая U-Net: оригинальная архитектура U-Net, предложенная Ronneberger et al. в 2015 году широко используется для сегментации медицинских изображений.
- Вложенная U-Net: модифицированная версия U-Net, в которой используются вложенные пути кодирования и декодирования для повышения точности результатов сегментации.
- Остаточная U-Net: архитектура U-Net, которая включает в себя остаточные соединения между путями кодера и декодера для улучшения потока градиента и скорости обучения.
- Attention U-Net: архитектура U-Net, в которой используются механизмы внимания для выборочной фокусировки на соответствующих областях изображения, что может повысить точность результатов сегментации.
- V-Net: 3D-расширение U-Net для объемной сегментации медицинских изображений, которое особенно полезно в таких приложениях, как компьютерная томография и магнитно-резонансная томография.
- U-Net++ или UNet++: архитектура U-Net, в которой используются рекурсивные сверточные блоки для повышения точности сегментации за счет захвата многомасштабных функций.
- U-Net с расширенными извилинами: архитектура U-Net, в которой используются расширенные извилины на пути декодера для увеличения рецептивного поля и захвата более крупной контекстной информации.
В целом, эти варианты U-Net предоставляют ряд возможностей для адаптации архитектуры к различным приложениям и наборам данных, что позволяет повысить точность и производительность.