3D CNN和Unet

3D CNN是一种卷积神经网络，用于处理三维数据，例如视频、CT扫描、MRI等。它通过使用3D卷积核来学习3D数据中的空间特征，并且可以通过堆叠多个3D卷积层来提取更高级别的特征。3D CNN已经被广泛应用于医疗图像分析、视频分析等领域。

Unet是一种常用于图像分割的卷积神经网络，它具有U形结构，因此得名。它的特点是可以同时对图像进行分割和重建，可以应用于医学图像分割、自然图像分割等领域。Unet的结构包括一个下采样路径和一个上采样路径，下采样路径用于提取图像特征，上采样路径用于将特征映射回原始图像大小。Unet也经常与3D CNN结合使用，用于处理三维医学图像。