这篇介绍一下损失函数在医学图像分割问题中的应用。1. 损失函数在医学图像分割中的应用上一篇文章中我们讨论了标准的交叉熵损失函数及其加权版本，这些损失函数也都广泛应用在医学图像分割问题中。但是针对大背景中的小前景对象分割问题（常见于医学图像，典型的类别不平衡），基于重叠度的损失函数（例如Dice Loss），优化效果要好于原始的交叉熵损失函数。医学图像种类丰富，具体的分割问题可以加入先验知识来提高优
图像分割总结 图像分割有传统的分割方法和用深度学习分割的方法，本文的总结主要是对深度学习的分割方法做一些概述，然后对一个分割代码进行解析，后续有新的收获将会继续更新。 主流的图像分割算法都是基于U-net的全卷积神经网络，不同的研究是在这个网络框架的基础上进行改进。关于U-net网络结构，网上概述很多，百度查询即可。 图像分割有点类似于分类算法，不同于分类是对网络提取出来的特征进行分类，其labe
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2024-06-10 16:14:40
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实验目的充分利用所学各种图像处理技术，实现对图像的综合处理，加深对基础知识的理解和应用。实验内容（1）将已知图像进行消噪处理； （2）对彩色图像进行目标和背景分析； （3）自编多种分割算法（其中必须包含：最大类间分割、基于迭代的阈值分割、基于Hough变换、基于kmeans分割）将图像进行分割； （4）提取目标。代码区：clc;
clear;
close all;
%(1）将已知图像进行消噪处理
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2024-03-20 15:33:27
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PCNN脉冲耦合神经网络的图像分割
## 引言
图像分割是计算机视觉领域中的一个重要任务，旨在将图像划分为具有语义意义的不同区域。近年来，深度学习技术的快速发展为图像分割提供了强大的工具。PCNN（Pulse Coupled Neural Network）脉冲耦合神经网络是一种基于生物学启发的神经网络模型，广泛应用于图像处理领域。本文将介绍PCNN脉冲耦合神经网络的原理和应用，并提供一个代码示
原创
2023-08-30 09:17:27
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1.算法描述
脉冲耦合神经网络（PCNN-Pulse Coupled Neural Network）与传统神经网络相比，有着根本的不同。PCNN有生物学的背景，它是依据猫、猴等动物的大脑皮层上的同步脉冲发放现象提出的。PCNN有着广泛的应用，可应用于图像分割，边缘检测、细化、识别等方面。
PCNN是Eckhorn于20世纪90年代开始提出的一种基于猫的视觉原理构建的简化神经网络模型，与BP神经网络
原创
2023-02-28 15:42:31
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分割分类普通分割将不同类别物体的像素区域分开。
如前景与后景分割开，狗的区域与猫的区域、背景分割开。语义分割在普通分割的基础上，分类出每一块区域的语义（即这块区域是什么物体）。
如把画面中的所有物体都指出它们各自的类别。实例分割在语义分割的基础上，给每个物体编号。
如这个是该画面中的狗A，那个是画面中的狗B。当下现状最初，图像块分类是最常用的方法，就是根据图像像素点周围的图像块确定每个像素的类别C
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2024-07-30 10:39:22
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图像分割是一种重要的图像技术，在理论研究和实际应用中都得到了人们的广泛重视。图像分割的方法和种类有很多，有些分割运算可直接应用于任何图像，而另一些只能适用于特殊类别的图像。有些算法需要先对图像进行粗分割，因为他们需要从图像中提取出来的信息。例如，可以对图像的灰度级设置门限的方法分割。许多不同种类的图像或景物都可作为待分割的图像数据，不同类型的图像，已经有相对应的分割方法对其分割，同时，某些分割方法也只是适合于某些特殊类型的图像分割。
推荐
原创
2010-04-10 17:51:00
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本篇博客主要讲解RCNN中用到的selective search中的第一步：基于图的图像分割
R-CNN大致分为两个步骤，一个是使用提出检测建议(detection proposals)的算法，另一个是使用神经网络对这些检测建议进行分类和融合。在R-CNN中用到的提出检测建议的算法是选择性搜索算法(selective
1 简介从20世纪90年代开始,由Eckhorn等对猫的视觉皮层神经元脉冲同步震荡现象的研究,得到了哺乳动物神经元模型。对Eckhorn提出的模型进行一些改进,就得到了脉冲耦合神经网络(PCNN,(Pulse-Coupled Neural Networks)模型。该模型具有对图像二维空间相似、灰度相似的像素进行分组的特点,并能减小图像局部灰度差值,弥补图像局部微小间断,这是其他图像分割方法无法比拟
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2023-06-14 17:12:11
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这一段代码是整个过程的宏观表现#method to train the neural network, given the training data (inputS) or the input time
#sequence of spikes for the input neurons and the expected spiking times (outputS)
@classmethod
d
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2023-10-17 09:16:21
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1 简介1950s数字图像处理产生，从此学术界对它的研究连绵不绝。十多年之后，数字图像的处理被独立出来成了一门课程。图像分割技术是处理图像的一种基础技术，在图像处理领域中占了重要地位，且在图像工程、模式识别、计算机视觉等方面起着重要作用。本文正是以图像分割为研究课题，以如何能更好地图像进行省时而有效的分割为研究目的，提出了基于最大熵的脉冲耦合神经网络（PulseCoupled Neur
原创
2022-05-31 23:39:40
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Pan-GAN: An unsupervised pan-sharpening method for remote sensing image fusion（Pan-GAN: 一种用于遥感图像融合的无监督pan-锐化方法）遥感图像融合中的Pan-sharpening（泛锐化）是指通过融合全色图像和低分辨率的多光谱图像来获得高分辨率的多光谱图像。 最近，基于卷积神经网络 (CNN) 的泛锐化方法已经
目录1. sigmoid + BCELoss2. BCEWithLogitsLoss3. gossip本篇文章是在做图像分割任务，关于损失函数的一些内容。这里需要的损失函数是：BCEWithLogitsLoss() 就是：sigmoid + BCELoss1. sigmoid + BCELoss接下来通过例子来讲解，例如图像分割的时候，网络输出的预测图像是2*2 的矩
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2024-04-11 13:22:02
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跟随教材《深入浅出GAN生成对抗网络》学习简单的神经网络知识，记录笔记。人工神经网络(Aritificial Neural Network ANN)：通过数学模型来模拟生物大脑神经网络(Neural Network NN)以及生物大脑功能的技术。
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2024-03-13 15:48:56
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1、FCN《Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation》https://arxiv.org/abs/1411.4038 FCN是不含全连接层的全卷积网络，对图像进行像素级的分类，解决了图像的语义分割问题，可以接受任意尺寸的图像大小，采用反卷积对最后一个特征图（feature map）进行处理，使其恢复到输入图像的尺寸，对每个像素产生
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2023-12-04 14:21:50
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图像分割所谓图像分割指的是根据灰度，颜色，纹理和形状等特征把图像划分为若干互不交迭的区域，并使这些特征在同一区域内呈现出相似性，而在不同区域间呈现出明显的差异性。语义分割（Semantic Segmentation）语义分割的目标是从像素水平上理解，识别图片的内容，输入图片后，输出同尺寸的分割标记（像素水平），每个像素会被识别为同一个类别。主要用于机器人视觉和场景理解，自动驾驶，医学X光领域。算法
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2024-01-03 13:25:55
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作者：梦飞翔 编辑：学姐引自Unetr: Transformers for 3d medical image segmentation1.序言本文将以Nvidia团队最近提出的一种新的医学图像分割网络作为切入点，结合所用开源数据集，为各位同学提供一份从下载数据集到搭建网络训练医学任务的完整攻略，希望可以为各位医工交叉领域的同学提供一条捷径，力争少走弯路。2.开源数据集获取与使用本节将以论文作者使用
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2024-01-25 18:03:29
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# 实现pcnn医学图像融合代码python教程
## 流程表格
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 下载并安装必要的库 |
| 2 | 加载医学图像数据 |
| 3 | 实现图像融合算法 |
| 4 | 显示融合后的图像 |
## 操作步骤
### 步骤1：下载并安装必要的库
首先，我们需要安装一些必要的库来实现pcnn医学图像融合代码python。我们可以使
原创
2024-06-23 04:59:18
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6.6.0 背景目标检测和语义分割的效果在短时间内得到了很大的改善。在很大程度上，这些进步是由强大的基线系统驱动的，例如，分别用于目标检测和语义分割的Fast/Faster R-CNN和全卷积网络(FCN)框架。这些方法在概念上是直观的，提供灵活性和鲁棒性，以及快速的训练和推理。论文作者在这项工作中的目标是为目标分割开发一个相对有力的框架。Mask RCNN主要解决的是实例分割，语义分割 (sem
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2024-06-03 10:26:37
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今天要讲的模型属于深度学习（准确地说应该是卷积神经网络）在医学图像领域的应用，主要参考了一篇2015年的paper《U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation》，正好通过这篇paper的学习来了解一下深度学习到底在图像问题领域是怎样运作的。我之前接触过简单的深度学习在图像领域的应用，就是对于手写数字1-9的识别，本
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2024-05-13 15:26:39
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