论文推荐:基于GE-MRI的多任务学习
医学图像分析,多任务学习,图像分类,图像分割,U-Net,后处理
该论文是18年发布的,提出了一种基于Deep U-Net的多任务学习框架,用于GE-MRI左心房分割,该框架同时执行心房分割和消融前后分类。虽然论文已经很老了,但是改论文提出的多任务和后处理方法到现在还是可以参考的。
多任务U-Net
图像分割
多任务深度U-Net是在二维U-Net基础上发展而来的。数据集的图像在x-y平面上的最大尺寸为640 × 640,通过增加池化层来增加U-Net的接收域。它由5个下采样块和5个上采样块组成,使用BN和ReLU。通过聚合从下采样路径和上采样路径学到的不同尺度的粗和细特征,网络应比没有聚合操作的网络获得更好的分割性能。
完整文章:
https://avoid.overfit.cn/post/4cba50b965f7491ebb423495a9ee0dbb
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