🔗 معرفی شبکه عصبی U-Net

▪️شبکه U-Net به طور گسترده در پردازش تصاویر پزشکی استفاده می شود.این شبکه قابلیت انجام segmentation وتشخیص نواحی مختلف را در تصویر دارد.

▪️شبکه U-Net می تواند برای شناسایی و برچسب گذاری ناحیه های مختلف مانند زخم ها، پلیپ ها و غیره در تصاویر آندوسکوپی استفاده شود.

باماهمراه باشید🌱

🆔️ telegram channel:
https://t.me/Intellimage
#module
#deep_learning
#U_net

🔗 ساختار شبکه عصبی U-Net

▪️بخش Encoder : بخش انکودر که در بالای "U" قرار دارد، وظیفه استخراج ویژگی‌های تصویر را بر عهده دارد. این بخش شبیه به شبکه‌های کانولوشنی استاندارد (مانند VGG یا ResNet) عمل می‌کند و ویژگی‌های محلی را استخراج می‌کند.

▪️بخش Bottleneck : بعد از بخش انکودر، داده‌ها وارد یک لایه مانند "گردن بطری" می‌شوند که در آن ویژگی‌های عمیق‌تری از تصویر استخراج می‌شود.

▪️بخش Decoder : بخش دیکدر که در پایین "U" قرار دارد، وظیفه بازسازی تصویر را بر عهده دارد. این بخش با استفاده از ویژگی‌های استخراج شده توسط انکودر و همچنین اتصالات جانبی (skip connections) بین انکودر و دیکدر، تصویر سگمنت شده را تولید می‌کند.

💡مزیت اصلی U-Net در این است که با استفاده از اتصالات جانبی بین انکودر و دیکدر، اطلاعات محلی و جزئی تصویر را در طول فرایند دیکدینگ حفظ می‌کند. این امر باعث می‌شود که شبکه قادر به ایجاد نتایج دقیق‌تر و با جزئیات بیشتری برای وظایف سگمنتاسیون باشد.

🆔️ telegram channel:
https://t.me/Intellimage
#module
#deep_learning
#U_net

✔ شبکه U-Net برای تحلیل تصاویر اتوسکوپی گوش


⚪ متد EAR-UNet یک روش مبتنی بر یادگیری عمیق برای جداسازی غشاء تمپان از تصاویر اتوسکوپی گوش است.

⚪ این روش از شبکه‌های عصبی عمیق استفاده می‌کند تا به طور خودکار غشاء تمپان را در تصاویر شناسایی و تفکیک کند. هدف این تحقیق بهبود دقت و سرعت در تشخیص مشکلات گوش از طریق تحلیل تصویری است.

🔎 paper

🆔️ telegram channel:
https://t.me/Intellimage
#image_processing
#deep_learning
#U_Net