医学影像数据分析师前景怎么样(毕业设计-基于深度学习的医学影像分割)
目录
前言
课题背景和意义
实现技术思路
一 、全监督医学图像分割
二 、半监督医学图像分割
三 、医学影像分割中的不确定性度量
实现效果图样例
最后
前言
📅大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着备考或实习为毕业后面临的就业升学做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力 。近几年各个学校要求的毕设项目越来越难,有不少课题是研究生级别难度的,对本科同学来说是充满挑战 。为帮助大家顺利通过和节省时间与精力投入到更重要的就业和考试中去,学长分享优质的选题经验和毕设项目与技术思路 。
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选题指导: https://blog.csdn.net/qq_37340229/article/details/128243277
大家好,这里是海浪学长毕设专题,本次分享的课题是
🎯基于深度学习的医学影像分割
课题背景和意义
实现技术思路
一 、全监督医学图像分割
3) 改进卷积计算
区别于WNet ,MFNet(Multi-direction Fusion Network)在将三维卷积拆分为伪三维卷积的基础上提出了多方向融合模块 ,该模块使用三支并行的计算分支 ,每个分支从不同方向将 3 × 3 × 3卷积拆分为3 × 3 × 1与1 × 3 × 3卷积 。相较于WNet ,该方法同时从三个方向提取特征并进行融合 ,避免了多次训练与推理的额外计算开销 。
损失函数
3)模型融合
二 、半监督医学图像分割
使用带噪的伪标签容易造成模型退化而约束后的伪标签又无法提供足够的信息量 ,为了平衡两者间的矛盾 ,定义了深度注意力网络(Deep Attention Network ,DAN)以自适应地发现和纠正噪声标签中错误的信息 ,并且提出了分级蒸馏的方法生成更加可靠的伪标签 ,最终在多个医学分割任务上有效地提升了网络的性能 。
基于一致性正则的算法
约束从编码器输出的特征中还原的图像应与真实的图像相似 ,进而强化编码器的特征提取力 。 利用重建的方法构建了多任务注意力机制半监督学习(Multi-task Attention-based Semi-Supervised Learning,MASSL)框架辅助训练 。
基于图的算法
深度对抗网络(Deep Adversarial Network ,DAN)框架 ,DAN 将对抗网络应用于腺体分割与真菌分割任务,首先在有标记数据上预训练分割网络 ,在加入无标记数据后定义了判别网络来评价分割网络的预测质量 。
三 、医学影像分割中的不确定性度量
改变模型初始化参数从而获得不同初始化条件下的训练模型 ,进一步用获得的多个模型下的预测集成来表征模型不确定性:
传 统 的 神 经 网 络 模 型 可 以 视 为 一 个 条 件 分 布 模 型P( y|x,w):输入为 x ,模型参数 w ,输出预测 y 的分布 。网络的学习过程是对模型参数w的最大似然估计:
实现效果图样例
基于深度学习的肿瘤图像分割
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最后
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