U-Net：用于生物医学图像分割的卷积网络

u-net是一种卷积网络结构，用于快速准确地分割图像。到目前为止，它在电子显微镜堆栈中神经元结构分割的ISBI挑战。它赢得了2015年ISBI咬合放射学中计算机自动检测龋齿的重大挑战，它赢得了2015年ISBI细胞跟踪挑战在两个最具挑战性的透射光显微镜类别（相位对比和DIC显微镜）上进行了大量的研究（另请参阅我们的公告).

U-net架构（例如最低分辨率的32x32像素）。每个蓝色框对应一个多通道要素图。通道的数量表示在方框的顶部。x-y尺寸位于盒子的左下边缘。白色方框表示复制的要素图。箭头表示不同的操作。

描述U-net的文章

U-Net：用于生物医学图像分割的卷积网络 出版商链接 奥拉夫·隆尼伯格,菲利普·菲舍尔,托马斯·布罗克斯 《医学图像计算和计算机辅助干预（MICCAI）》，斯普林格，LNCS，第9351:234-2412015年，在线阅读arXiv:1505.04597[cs.CV]

U网5分钟演讲

下载视频：u-net-teaser.mp4（68MB）

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我们在以下存档中提供u-net下载：u-net发布-2015-10-02.tar.gz（185MB）。它包含现成的训练网络、源代码、matlab修改后的caffe网络的二进制文件，所有必要的第三方库、重叠分割的matlab-interface和用于ISBI单元提交的贪婪跟踪算法跟踪2015年的挑战。所有内容都只在上编译和测试Ubuntu Linux 14.04和Matlab 2014b（x64）

将分割和跟踪应用于中的图像“PhC-C2DH-U373/01”只需运行shell脚本

./segmentAndTrack.sh

生成的分段掩码将写入“PhC-C2DH-U373/01_RES”

如果您没有CUDA可支持的GPU或您的GPU小于mine，相应地编辑segmentAndTrack.sh（参见此处文档）。如果您有任何问题，可以联系我ronneber@informatik.uni-freiburg.de，但请注意我不能提供任何支持。

奥拉夫·隆尼伯格