【Pytorch】3DのUNetを実装する - Qiita

はじめに 【前回】UNetを実装する 本記事は前回の記事の続きとなります。前回はMRIの各断面の画像から小腸・大腸・胃の領域を予測する為に2DのUNetを実装しました。 しかし、MRI画像は本質的には幅×高さ×深さの3Dの情報を有しており、2DのUNetではこれを幅×高さの2Dの画像として学習するため、深さ方向の情報を失っていると考えられます。そこで今回は3DでUNetを実装し、2Dと同様に臓器の領域を予測することが可能か調べました。 UNet 【参考】セグメンテーションのモデル 【原著論文】U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation UNetはセグメンテーションと呼ばれるタスクを処理するために考案されたモデルです。セグメンテーションとは画像の1ピクセルごとにどのクラスに属するか予測するタスクであり、代表的