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点击下方卡片，关注“CVer”公众号 AI/CV重磅干货，第一时间送达 点击进入—>【医学影像和图像分割】交流群 作者：Latte拿铁（源：知乎，已授权）| 编辑：CVer https://zhuanlan.zhihu.com/p/660833202 在CVer微信公众号后台回复：超声分割，可以下载本论文pdf、代码，学起来！ 所提出的嵌套U-Net（NU-net）架构通过减少网络对不同尺度输入图像的敏感性并进一步提高对目标或区域特征的特征化能力，从而改善了乳腺肿瘤的分割准确性。
Gongping Chen, Lei Li, JianXun Zhang, Yu Dai 代码：https://github.com/CGPxy/NU-net 论文：https://arxiv.org/abs/2209.07193 乳腺肿瘤分割是帮助我们对肿瘤区域进行特征化和定位的关键步骤之一。然而，可变的肿瘤形态、模糊的边界和相似的强度分布给乳腺肿瘤的准确分割带来了挑战。最近，许多U-Net的变种已被提出并广泛应用于乳腺肿瘤分割。然而，这些结构存在两个限制：（1）忽视基准网络的特征化能力，以及（2）引入额外复杂操作增加了对网络的理解和重现的难度。为了缓解这些挑战，本文提出了一种简单而强大的嵌套U-Net（NU-net），用于精确分割乳腺肿瘤。关键思想是利用具有不同深度和共享权重的U-Net实现对乳腺肿瘤的稳健特征化。NU-net主要具有以下优点：（1）改善网络适应性和对不同尺度乳腺肿瘤的稳健性，（2）该方法易于重现和执行，以及（3）额外的操作增加了网络参数而不会显著增加计算成本。在三个公开的乳腺超声数据集上，与十二种最先进的分割方法进行的大量实验证明NU-net在乳腺肿瘤分割上具有更有竞争力的性能。此外，NU-net在肾脏超声图像分割中的稳健性也得到了进一步的证明。 
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