熵值法matlab代码-cardiac-segmentation-cc:心脏分割

时间:2024-06-14 03:29:22
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更新时间:2024-06-14 03:29:22

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保守值法matlab代码用于心脏分割的全卷积神经网络 arXiv论文中原始Caffe FCN模型的Keras重新实现。 注意重现原始论文中报告的结果,尤其是表2-4。 但是,此Keras实现与原始Caffe实现之间存在关键区别: Caffe具有“允许网络就地更改其输入大小”的方法。 此方法对于定义可以处理形状可变的输入的完全卷积网络非常有用。 某些Keras图层(例如Cropping2D或Flatten )需要形状信息,因此不适用于此类可变输入形状。 对于此Keras FCN模型,我们将所有输入标准化为固定形状,然后在后期处理期间将其转换回原始形状。 Caffe FCN模型可以处理任何可变的输入形状。 Caffe实现使用交叉熵损失作为训练信号,而此Keras实现使用Dice系数作为训练损失。 Caffe实施使用的数据扩充策略与此Keras实施略有不同。 下表总结了每个数据集的数据扩充和训练协议: 结果 以下是与报告的原始Caffe结果相比的Keras结果: 对于所有指标,值越大越好,但距离指标(APD和Hausdorff)除外,其中较小的值表示更好的结果。 要求 该代码在Ubuntu


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