In recent years Deep Learning has brought about a breakthrough in Medical Image Segmentation. U-Net is the most prominent deep network in this regard, which has been the most popular architecture in the medical imaging community. Despite outstanding overall performance in segmenting multimodal medical images, from extensive experimentations on challenging datasets, we found out that the classical U-Net architecture seems to be lacking in certain aspects. Therefore, we propose some modifications to improve upon the already state-of-the-art U-Net model. Hence, following the modifications we develop a novel architecture MultiResUNet as the potential successor to the successful U-Net architecture. We have compared our proposed architecture MultiResUNet with the classical U-Net on a vast repertoire of multimodal medical images. Albeit slight improvements in the cases of ideal images, a remarkable gain in performance has been attained for challenging images. We have evaluated our model on five different datasets, each with their own unique challenges, and have obtained a relative improvement in performance of 10.15%, 5.07%, 2.63%, 1.41%, and 0.62% respectively.


翻译:近些年来,深入学习组织在医学图像分割方面取得了突破。 U-Net是这方面的最突出的深层网络,是医学成像界最受欢迎的结构。尽管在对具有挑战性的数据集进行广泛实验后,在对多式医学图像分割方面总体表现突出,但我们发现古典的U-Net结构在某些方面似乎缺乏。因此,我们建议进行一些修改,以改进已经处于最先进的U-Net模式。因此,在修改之后,我们开发了一个创新架构MultiResUNet,作为成功的U-Net结构的潜在继承者。我们用大量多式医学图像比较了我们提议的架构多式UNet和经典U-Net。尽管理想图像方面稍有改进,但在具有挑战性图像方面却取得了显著的成绩。我们用五个不同的数据集评估了我们的模型,每个模型都有独特的挑战,在业绩方面分别取得了10.15%、5.07%、2.63%、1.41%和0.62%的相对改善。

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