应用机器学习解决3D医学图像问题的必备指南。
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介绍
在处理医学图像数据时，有时需要处理其3D方面。
这在处理DICOM系列数据时尤为真实。在这种情况下，您将拥有多个DICOM切片，形成一个扫描或身体的特定部分。
那么，如何为这种类型的数据构建深度学习解决方案？在本文中，我将向您介绍6种可以用于在3D医学数据上训练深度学习模型的神经网络架构。
对于每个神经网络，我将分享代码和原始论文，以便您可以深入了解它们的工作原理。
3D医学图像的深度学习模型
3D U-Net:
U-Net架构是医学图像分割的强大模型。3D U-Net将经典的U-Net模型扩展到3D分割。它由编码（下采样）路径和解码（上采样）路径组成。编码路径捕捉输入图像中的上下文，而解码路径允许精确定位。3D U-Net在处理体积图像的3D特性方面非常有效。
您可以在这里查看代码。
您可以在这里阅读原始论文。