深度学习医疗图像分割经典之作_深度学习segmentation map

作者：Gausst松鼠会 | 2024-05-05 16:44:24

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深度学习segmentation map

医疗图像分割

图像分割
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图像分割

图像分割可以认为是计算机视觉里面一个比较基础的问题，也一直以来深受研究者关注。近些来也产生过许多的解决算法，其中包括区域生长，基于图论的方法，以及基于阈值差异等等的分割方法。之前看到了CSDN上有博主写了一篇关于医疗图像分割的综述，那么就把链接基于深度学习的医学图像分割综述放在这里，方便以后参考。
最近在做一个关于医疗图像分割的项目，然后就开始读论文了，Unet论文很早就读过了，只是常读常新，这次就想着把自己的理解记录下来，也能够方便以后跟踪。

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计算机视觉在深度学习兴起之后获得了快速的发展。包括图像分类，目标检测与定位，目标分割。深度学习应用到图像分割的经典论文应该是FCN，也就是全卷积网络。这里放个图先把文章引出来。
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FCN的主要创新点在于将分类网络的全连接分类层，换成了1*1的卷积层作最终的pixelwise的分割预测。其中根据用到的预测feature map的大小将FCN分成FCN8s,FCN16s,FCN32s。FCN是将深度学习应用到图

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