Hyper-SegUNet:基于超网络的超参自学习医学图像分割模型

摘要

为解决在训练UNet及其变种时需要手动选择超参数的缺陷，提出一种嵌入超网络(Hypernetworks)的医学图像分割模型Hyper-SegUNet.首先，构建编码器和解码器组成的U型网络结构.然后，将多组超参数作为解码器的输入单元，进而输出多组不同超参数下的性能，并从中挑选最优超参数.在腹部多器官分割数据集Synapse和心脏单器官分割数据集ACDC的实验结果表明，该模型可以自动选择超参数，而且分割准确性优于基线方法.

关键词

医学图像分割 / 超网络 / 超参数搜索 / 深度学习