unet变体 matlab

### UNet 变体在 MATLAB 中的实现

#### UNet 架构概述
UNet 是一种常用于医学图像分割任务的卷积神经网络架构。该架构由编码器路径（收缩路径）和解码器路径（扩展路径）组成，通过跳跃连接将特征图从编码器传递到相应的解码器层[^2]。

#### UNet 的变体及其特点
为了提高性能并适应不同应用场景的需求，研究人员提出了多种 UNet 的改进版本：

- **Residual U-Net (R2U-Net)**：引入残差学习机制来缓解梯度消失问题，并增强深层网络的学习能力。

- **Attention U-Net**：利用注意力模块自动聚焦于重要区域，从而提升分割精度。

- **Nested U-Net ( UNU )**：采用嵌套结构设计，进一步增强了多尺度上下文信息融合的效果。

这些变体通常会增加额外组件或调整原有框架内的某些部分以达到特定目的。

#### 实现细节与代码片段
以下是 Residual U-Net 和 Attention U-Net 在 MATLAB 下的一个简化版伪代码表示形式：

对于 Residual U-Net:

function net = createResidualUNet()
    % 创建基础 UNet 结构...
    
    layers = [
        imageInputLayer([height width channels])
        
        %% 编码阶段
        convolution2dLayer(filterSize,numFilters)
        batchNormalizationLayer
        reluLayer
        
        residualBlock(numFilters)  % 添加残差块
    
        maxPooling2dLayer(poolingFactor)

        ... 更深层次...

        %% 解码阶段
        transposedConvolution2dLayer(filterSize,numFilters)
        ...
    ];

    layerGraph = connectLayers(layers);
    net = dlnetwork(layerGraph);

end


function resOut = residualBlock(inputTensor, numFilters)
    conv1 = convolution2dLayer(filterSize,numFilters,'Padding','same');
    bn1   = batchNormalizationLayer;
    actv1 = reluLayer;

    conv2 = convolution2dLayer(filterSize,numFilters,'Padding','same');
    bn2   = batchNormalizationLayer;

    adder = additionLayer(2); 

    blockPath = [
        inputTensor -> {conv1,bn1,actv1} -> {conv2,bn2}
        inputTensor -> identityConnection
        {blockOutput,inputIdentity} -> adder -> outputOfBlock];

    resOut = graph(blockPath,outputOfBlock);
end

而对于带有注意力机制的 U-Net，则可以在每个跳转处加入 attention gate 来加强有效信号传输：

% 假设已经定义好了 basic_UNet 函数创建标准 UNet.
net = basic_UNet();

for i=1:numSkipConnections
    attGate{i} = attentionGate();
    skipConn{i}.Source = get(net.Layers(i).Name,'Outputs'); 
    skipConn{i}.Destination = set(attGate{i},'Inputs',skipConn{i});
end

modifiedNet = insertLayersAfter(net,skipConns);

上述代码展示了如何构建具有残差特性的 U-Net 或者集成注意门控单元的方法之一；实际项目中可能还需要考虑更多因素如优化参数设置、损失函数选择等。