基于UNet的醫(yī)學(xué)圖像分割綜述

摘要： UNet作為卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）中最重要的語義分割框架之一，廣泛地應(yīng)用于醫(yī)學(xué)圖像的分類、分割和目標(biāo)檢測(cè)等圖像處理任務(wù)。對(duì)UNet的結(jié)構(gòu)原理進(jìn)行了闡述，并對(duì)基于UNet網(wǎng)絡(luò)及變體模型進(jìn)行了全面綜述，從多個(gè)角度對(duì)模型算法進(jìn)行了充分研究與分析，試圖建立起各個(gè)模型間的演進(jìn)規(guī)律。首先，將UNet變體模型根據(jù)其應(yīng)用的七種醫(yī)學(xué)成像系統(tǒng)的不同而進(jìn)行分類研究，且將核心構(gòu)成相似的算法進(jìn)行了對(duì)比描...