基于UNet的醫(yī)學圖像分割綜述

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)學圖像的分類、分割和目標檢測等圖像處理任務(wù)。對UNet的結(jié)構(gòu)原理進行了闡述，并對基于UNet網(wǎng)絡(luò)及變體模型進行了全面綜述，從多個角度對模型算法進行了充分研究與分析，試圖建立起各個模型間的演進規(guī)律。首先，將UNet變體模型根據(jù)其應(yīng)用的七種醫(yī)學成像系統(tǒng)的不同而進行分類研究，且將核心構(gòu)成相似的算法進行了對比描...