U-Net и его варианты для сегментации медицинских изображений: обзор теории и приложений

U-Net представляет собой метод сегментации изображений, разработанный главным образом для задач сегментации изображений. Эти характеристики делают U-Net чрезвычайно полезным в области медицинской визуализации и обусловили его широкое распространение в качестве основного инструмента для задач сегментации медицинских изображений. Успех U-Net подтверждается его широким применением практически во всех основных модальностях визуализации, включая компьютерную томографию (КТ), магнитно-резонансную томографию (МРТ), рентгенографию и микроскопию. Кроме того, хотя U-Net преимущественно является инструментом сегментации, он также применялся в других задачах. Поскольку потенциал U-Net продолжает расширяться, в настоящем нарративном обзоре литературы рассматриваются многочисленные разработки и прорывы в архитектуре U-Net, а также представлены наблюдения о современных тенденциях. Мы также обсуждаем инновации в области глубокого обучения и то, как эти инструменты совершенствуют U-Net. Кроме того, рассматриваются различные модальности визуализации и области применения, развитие которых было обеспечено использованием U-Net.