（19）图像分割——V-Net

    论文地址：https://ieeexplore.ieee.org/document/7785132

    V-Net 是另一种版本的3D U-Net。它与U-Net的区别在于： 1、3D图像分割end2ent模型（基于3D卷积），用于MRI前列腺容积医学图像分割。2、新的目标函数，基于Dice coefficient。3、数据扩充方法：random non-linear transformations和histogram matching（直方图匹配）。4、加入残差学习提升收敛。

（1）网络结构

    其网络结构主要特点是3D卷积，引入残差模块和U-Net的框架，网络结构如图：

    

V-Net网络结构

    整个网络分为压缩路径和非压缩路径，也就是缩小和扩大feature maps，每个stage将特征缩小一半，也就是128-128-64-32-16-8，通道上为1-16-32-64-128-256。每个stage加入残差学习以加速收敛。

   图中的圆圈加交叉代表卷积核为5*5*5，stride为1的卷积，可知padding为2*2*2就可以保持特征大小不变。每个stage的末尾使用卷积核为2*2*2，stride为2的卷积，特征大小减小一半（把2x2 max-pooling替换成了2x2 conv.）。整个网络都是使用keiming等人提出的PReLU非线性单元。网络末尾加一个1*1*1的卷积，处理成与输入一样大小的数据，然后接一个softmax。

（2）损失函数

    由于前景比较小，在学习过程中不容易被学习到，因此重新定义了Dice coefficient损失函数。两个二进制的矩阵的dice相似系数为：

    

Pi为预测的前景，Gi为标记的前景

    使用这个函数能避免类别不平衡。