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U-NetPlus是一种改进的U-Net模型，适用于外科器械的语义和实例分割。它通过引入预训练的VGG11编码器和最近邻上采样在解码器中提升性能。在MICCAI 2017 EndoVis数据集上，U-NetPlus在二值分割和部分分割中表现出色，优于传统U-Net和TernausNet。
U-NetPlus: A Modified Encoder-Decoder U-Net Architecture for Semantic and Instance Segmentation of Surgical Instrument
U-NetPlus:一种改进的编码器-解码器U-Net架构，用于外科器械的语义和实例分割
作者：S. M. Kamrul Hasan and Cristian A. Linte
Center for Imaging Science, Rochester Institute of Technology, Rochester, NY USA
2019.2. Arxiv.1902.08994v1
location: Citavi- 20210114 access references
Abstract
传统的治疗方法由于视野有限，限制了外科医生的灵活性控制。随着机器人辅助手术的出现，微创手术的医疗技术已经发生了范式的转变。然而，如何在手术现场中跟踪手术器械的位置，并对其进行准确的检测和定位是一个非常具有挑战性的问题。确定手术工具是最重要的。基于深度学习的外科手术视频帧的语义分割有可能促进这一任务。在这项工作中
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