U-Net為什麼會稱霸醫學影像分割？

2025-07-27 10:13 CVer

隨著醫學影像裝置的快速發展和重視程度的增加，醫學領域可供深度學習方法所利用的影像不斷增多。醫學影像處理使醫學影像更加直觀，提高了診斷效率。
隨著CV領域中，深度學習的復興，其在醫學成像領域的應用大幅增加，影像分割演算法基於深度學習的研究已經取得了顯著的進展。
我們特地準備了由深耕影像分割多年的張老師為我們帶來的《影像分割前沿體驗課》，內容非常乾貨！
張老師在輔助駕駛領域深耕多年，主要研究計算機視覺在影像分割、工業目標檢測、人臉檢測和識別等領域的落地。是一位既有深厚理論知識儲備，又有豐富工業落地經驗積累的高階演算法工程師。
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 課程內容
 第一部分（醫學影像分割）
一、揭秘的醫學影像

• MRI影像


• CT影像


• X射線影像


• 超聲成像


• 病理影像



二、常見資料集

• 肝臟


• 肺


• 乳腺


• 大腦


• 心臟


• 眼睛

三、醫學影像分割經典網路
• FCN

• Unet


• DeepLabV3+


• Vnet


• Unet3+


 第二部分（自動駕駛中的影像分割）
一、語義分割、例項分割與全景分割
• semanticsegmentation（語義分割）
• Instancesegmentation（例項分割）
• Panoramicsegmentation（全景分割）

二、自動駕駛常見資料集
• Cityscapes
• lKITTI
• BDD100K
• WaymoOpenDataset

三、前沿分割網路
• BiSeNetV2
• STDC
• RegSeg
• YOLOP
• YOLOPv2
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 課程大綱導圖
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