医学成像数据与其他我们日常图像的学习最大区别之一是它们很多都是3D的，比如在处理DICOM系列数据时尤其如此。总结DICOM图像由很多的用于2D切片组成了一个扫描或身体的特定部分。
那么如何为这类数据构建深度学习解决方案呢?扫深度本文中将介绍6种神经网络架构，可以使用它们来训练3D医疗数据上的描的模型深度学习模型。
U-Net体系结构是学习一种强大的医学图像分割模型。3D U-Net将经典的总结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。用于
编码路径捕获输入图像中的扫深度上下文，而解码路径允许精确定位。描的模型3D U-Net在处理体积图像的学习3D特性方面非常有效。
V-Net架构是总结另一种用于体积图像分割的3D卷积神经网络。与U-Net类似，V-Net有一个编码器-解码器架构，但它使用全分辨率3D卷积，所以它比U-Net计算成本更高。
它使用一系列带有残差连接的3D卷积层。该模型是端到端训练的，可以一次处理整个3D图像。
这是对EfficientNet架构的3D改进，它不像U-Net或V-Net那样常用于3D分割，但如果计算资源有限，它是可以考虑的，因为它在计算成本和性能之间的良好权衡。
这是U-Net的一种变体，它包含了一个注意力机制，允许网络将注意力集中在与手头任务更相关的图像的某些部分。
这是一个使用双路径的3D CNN，一个是正常分辨率，另一个是下采样输入，这样可以结合局部和更大的上下文信息。
本文中，我们介绍了医学成像行业在处理3D MRI和CT扫描时使用的一些深度学习模型。这些神经网络被设计用来接收3D数据作为输入，以学习DICOM系列身体特定部位的复杂性。
责任编辑：华轩 来源： DeepHub IMBA 深度学习医学成像数据(责任编辑：百科)
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