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:

  1. Сегментация медицинских изображений: U-Net в основном используется для задач сегментации медицинских изображений, таких как сегментация печени, головного мозга, почек и опухолей.
  2. 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.
  3. 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.
  4. Робототехника: U-Net используется в робототехнике для обнаружения и сегментации объектов в различных приложениях, таких как захват, манипулирование и распознавание.
  5. Анализ видео: U-Net используется для задач анализа видео, таких как отслеживание и сегментация объектов в видео, а также при распознавании действий.
  6. 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:

  1. 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.
  2. Сегментация клеток: U-Net использовался для сегментации и обнаружения клеток на микроскопических изображениях, например, в исследованиях рака, разработке лекарств и генетических исследованиях.
  3. 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.
  4. 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.
  5. 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:

  1. Классическая U-Net: оригинальная архитектура U-Net, предложенная Ronneberger et al. в 2015 году широко используется для сегментации медицинских изображений.
  2. Вложенная U-Net: модифицированная версия U-Net, в которой используются вложенные пути кодирования и декодирования для повышения точности результатов сегментации.
  3. Остаточная U-Net: архитектура U-Net, которая включает в себя остаточные соединения между путями кодера и декодера для улучшения потока градиента и скорости обучения.
  4. Attention U-Net: архитектура U-Net, в которой используются механизмы внимания для выборочной фокусировки на соответствующих областях изображения, что может повысить точность результатов сегментации.
  5. V-Net: 3D-расширение U-Net для объемной сегментации медицинских изображений, которое особенно полезно в таких приложениях, как компьютерная томография и магнитно-резонансная томография.
  6. U-Net++ или UNet++: архитектура U-Net, в которой используются рекурсивные сверточные блоки для повышения точности сегментации за счет захвата многомасштабных функций.
  7. 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.