Cascaded U Net(계단식 U 네트)란 무엇입니까?
Cascaded U Net 계단식 U 네트 - In this paper, a novel and more powerful architecture W-net++ was proposed based on two cascaded U-Nets and dense skip connections to realize the automatic and more accurate segmentation of osteosarcoma lesion in computed tomography (CT) images. [1] METHODS We proposed a multi-path cascaded U-net (MCU-net) architecture for vessel segmentation in FFA sequential images, which is capable of integrating vessel features from different image modes to improve segmentation accuracy. [2] Our aim is to develop a novel and efficient cascaded U-Net framework for reconstructing MR images from undersampled k-space data. [3] A Multi-Modal Cascaded U-net architecture, based on Fully Convolutional deep Network (FCN), has been adopted for the Region of Interest (ROI) extraction and finally, Deep Convolutional Neural Network (D-CNN) architecture has been used to classify brain glioblastomas tumor into High-Grade (HG) and Low-Grade (LG). [4] We proposed a triple-stage cascaded U-Net to predict the dose distribution in a coarse-to-fine manner using the auto-context mechanism. [5] A cascaded U-Net model is proposed for automatic segmentation of liver and tumor in CT images. [6] CONCLUSION Our cascaded U-Net, residual network architecture can detect, classify cancer suspicious lesions at prostate MRI with good detection, reasonable classification performance metrics. [7] To detect more easily missed small objects and improve accuracy, this paper proposes a simple but powerful deep neural network named Hybrid Attention Cascaded U-net (HAC U-net). [8] (1) A multistage CT liver tumor segmentation method based on two-channel cascaded U-Nets (DC-CUNets) is proposed. [9]본 논문에서는 컴퓨터 단층촬영(CT) 영상에서 골육종 병변의 보다 정확한 자동 분할을 실현하기 위해 2개의 캐스케이드 U-Net과 조밀한 스킵 연결을 기반으로 하는 새롭고 보다 강력한 아키텍처 W-net++를 제안했습니다. [1] 행동 양식 우리는 FFA 순차 이미지에서 혈관 분할을 위한 다중 경로 계단식 U-net(MCU-net) 아키텍처를 제안했습니다. [2] 우리의 목표는 언더샘플링된 k 공간 데이터에서 MR 이미지를 재구성하기 위한 새롭고 효율적인 계단식 U-Net 프레임워크를 개발하는 것입니다. [3] FCN(Fully Convolutional Deep Network)을 기반으로 하는 Multi-Modal Cascaded U-net 아키텍처가 ROI(Region of Interest) 추출에 채택되었으며 마지막으로 D-CNN(Deep Convolutional Neural Network) 아키텍처가 분류에 사용되었습니다. 뇌 교모세포종 종양을 고급(HG) 및 저등급(LG)으로 분류합니다. [4] 우리는 자동 컨텍스트 메커니즘을 사용하여 거친 방식에서 미세하게 선량 분포를 예측하기 위해 3단계 계단식 U-Net을 제안했습니다. [5] CT 영상에서 간과 종양의 자동 분할을 위해 계단식 U-Net 모델이 제안되었습니다. [6] 결론 우리의 계단식 U-Net, 잔여 네트워크 아키텍처는 우수한 탐지, 합리적인 분류 성능 메트릭으로 전립선 MRI에서 암 의심스러운 병변을 탐지하고 분류할 수 있습니다. [7] 놓치기 쉬운 작은 물체를 탐지하고 정확도를 향상시키기 위해 본 논문에서는 HAC U-net(Hybrid Attention Cascaded U-net)이라는 간단하지만 강력한 심층 신경망을 제안합니다. [8] (1) DC-CUNets(2-channel cascaded U-Nets)에 기반한 다단계 CT 간 종양 분할 방법이 제안됩니다. [9]