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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.10
- 수록면
- 964 - 968 (5page)
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In recent years, medical image segmentation using deep learning methods has become more and more popular and developed with the aim of both reducing human-related errors and the time required for manual segmentation. One of the pioneers in deep learning-based biological image segmentation networks, U-Net was proposed back in 2015. Since then, several models have been proposed to extend U-Net. However, the trade-off between computational complexity and accuracy remains a major challenge. To address this trade-off, we use a new Involution kernel for spatial information and propose a model lightweight medical image segmentation network, Residual Involution U-Net (RDIU-Net). Involution, Residual, and Dense structures are incorporated into the U-Net model to extract both channel and spatial features. Evaluations have been carried out on three different datasets of ultrasound, X-ray, and dermoscopic images. The proposed model RDIU-Net showed superior results in accuracy, processing speed, training stability, and convergence compared to U-Net.
목차
Abstract
1. INTRODUCTION
2. RELATEDWORK
3. PROPOSED MODEL:RDIU-NET
4. EXPERIMENTAL RESULTS
5. CONCLUSIONS AND FUTUREWORK
REFERENCES
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