UNet医学图像分割

UNet是一种用于医学图像分割的深度学习架构，主要用于将医学图像中的不同结构分割出来。其结构基于一个编码器-解码器网络，其中编码器由多个卷积层和池化层组成，可以将输入图像的特征进行提取和压缩；解码器则由多个上采样层和卷积层组成，可以将编码器提取到的特征进行解码和恢复。在网络中还有跳跃连接，可以将编码器和解码器之间的特征进行连接，从而可以更好地保留图像的细节和空间信息。

通过训练，UNet可以根据医学图像中的不同结构特征，如血管、组织、肿瘤等进行分割，并且在一定程度上减少了对数据量的需求。因此，UNet在医学图像分割领域被广泛应用。