U-Net

Introduction: The Magic of Seeing Inside (Without the X-Ray Glasses) Picture this: you’re a radiologist staring at an MRI scan, trying to spot a tumor that’s playing hide-and-seek in a sea of grayscale. It’s like finding Waldo, except Waldo might kill someone if you miss him. Enter U-Net – the Sherlock Holmes of medical image segmentation. We’re going to build a system that spots tumors faster than a toddler spots a cookie jar....

Введение: Магия видеть внутренности (без рентгеновских очков) Представьте: вы рентгенолог, изучающий МРТ-снимок в поисках опухоли, играющей в прятки в море оттенков серого. Это как искать Уолдо, только Уолдо может убить кого-нибудь, если вы его пропустите. Встречайте U-Net — Шерлока Холмса сегментации медицинских изображений. Мы собираемся создать систему, которая находит опухоли быстрее, чем малыш находит банку с печеньем. И не волнуйтесь, я проведу вас через каждый шаг, как GPS для новичков в глубоком обучении....

Introduction to Medical Image Segmentation Medical image segmentation is a crucial task in the field of medical imaging, enabling the precise identification and isolation of specific regions of interest within images. This process is vital for diagnosis, treatment planning, and surgical interventions. One of the most popular and effective architectures for this task is the U-Net, a type of convolutional neural network (CNN) specifically designed for biomedical image segmentation. What is U-Net?...