🌵Python示例
在 Python 中实现 3D 残差 U-Net 涉及使用深度学习框架，如 PyTorch。3D 残差 U-Net 结合了 U-Net 的分割能力和残差网络的优势，适用于医学图像分割等需要处理三维数据的任务。下面是如何用 PyTorch 实现 3D 残差 U-Net 的详细代码。
步骤分解
我们将实现以下组件：
- 3D 卷积层：用于处理三维输入数据。
- 残差块：通过引入捷径连接，缓解梯度消失问题。
- U-Net 结构：包括下采样和上采样路径。
- 跳跃连接：在上采样阶段保留高分辨率特征。
代码实现
确保已安装 PyTorch，可以通过 pip install torch 安装。
python
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
class ResidualBlock(nn.Module):
def __init__(self, in_channels, out_channels, kernel_size=3, stride=1, padding=1):
super(ResidualBlock, self).__init__()
self.conv1 = nn.Conv3d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride, padding)
self.bn1 = nn.BatchNorm3d(out_channels)
self.conv2 = nn.Conv3d(out_channels, out_channels, kernel_size, stride, padding)
self.bn2 = nn.BatchNorm3d(out_channels)
# 如果输入和输出通道数不同，需要调整捷径
if in_channels != out_channels:
self.shortcut = nn.Conv3d(in_channels, out_channels, kernel_size=1)
else:
self.shortcut = nn.Identity()
def forward(self, x):
shortcut = self.shortcut(x)
x = F.relu(self.bn1(self.conv1(x)))
x = self.bn2(self.conv2(x))
x += shortcut
return F.relu(x)
class UpConv(nn.Module):
def __init__(self, in_channels, out_channels):
super(UpConv, self).__init__()
self.up = nn.ConvTranspose3d(in_channels, out_channels, kernel_size=2, stride=2)
def forward(self, x):
return self.up(x)
class ResidualUNet3D(nn.Module):
def __init__(self, in_channels, out_channels):
super(ResidualUNet3D, self).__init__()
# 编码路径
self.enc1 = ResidualBlock(in_channels, 64)
self.pool1 = nn.MaxPool3d(2)
self.enc2 = ResidualBlock(64, 128)
self.pool2 = nn.MaxPool3d(2)
self.enc3 = ResidualBlock(128, 256)
self.pool3 = nn.MaxPool3d(2)
self.enc4 = ResidualBlock(256, 512)
# 瓶颈层
self.bottleneck = ResidualBlock(512, 1024)
# 解码路径
self.up3 = UpConv(1024, 512)
self.dec3 = ResidualBlock(1024, 512)
self.up2 = UpConv(512, 256)
self.dec2 = ResidualBlock(512, 256)
self.up1 = UpConv(256, 128)
self.dec1 = ResidualBlock(256, 128)
self.final_conv = nn.Conv3d(128, out_channels, kernel_size=1)
def forward(self, x):
# 编码路径
e1 = self.enc1(x)
p1 = self.pool1(e1)
e2 = self.enc2(p1)
p2 = self.pool2(e2)
e3 = self.enc3(p2)
p3 = self.pool3(e3)
e4 = self.enc4(p3)
# 瓶颈层
b = self.bottleneck(e4)
# 解码路径
d3 = self.up3(b)
d3 = torch.cat((d3, e4), dim=1)
d3 = self.dec3(d3)
d2 = self.up2(d3)
d2 = torch.cat((d2, e3), dim=1)
d2 = self.dec2(d2)
d1 = self.up1(d2)
d1 = torch.cat((d1, e2), dim=1)
d1 = self.dec1(d1)
out = self.final_conv(d1)
return out
# 示例实例化
model = ResidualUNet3D(in_channels=1, out_channels=2)
print(model)代码解析
- 残差块：每个块包含两个 3D 卷积、批量归一化和 ReLU 激活。通过捷径连接缓解梯度消失问题。
- 上采样 ：
UpConv使用转置卷积进行上采样。 - 跳跃连接：在解码路径中将编码器对应层的输出拼接到解码器的输入，保持高分辨率信息。
- 输出层：通过 1x1 卷积将通道数降至所需的输出尺寸。
训练建议
- 使用适合 3D 数据的增强技术（如旋转、翻转）。
- 根据任务类型选择合适的损失函数，如
nn.CrossEntropyLoss()或nn.BCEWithLogitsLoss()。 - 使用 GPU 来提高处理三维数据的训练效率。
这段代码提供了一个可扩展的基础，可以根据具体的需求进行调整和改进。
🌵MATLAB示例
在 MATLAB 中实现 3D 残差 U-Net，涉及到构建自定义的深度学习网络结构。由于 MATLAB 提供了灵活的深度学习工具箱（如 Deep Learning Toolbox），我们可以使用它来实现 3D 卷积、残差模块和 U-Net 框架。下面是实现 3D 残差 U-Net 的关键步骤。
1. 基本构建块
- 残差模块：使用 3D 卷积层和批量归一化实现残差连接。
- 上采样层：通过转置卷积进行上采样。
- 跳跃连接：在下采样和上采样路径之间传递高分辨率特征。
2. 实现步骤
以下是一个在 MATLAB 中实现 3D 残差 U-Net 的示例代码：
matlab
function lgraph = create3DResUNet(inputSize, numClasses)
layers = [
image3dInputLayer(inputSize, 'Name', 'input')
% Encoder Path
convolution3dLayer(3, 64, 'Padding', 'same', 'Name', 'conv1_1')
batchNormalizationLayer('Name', 'bn1_1')
reluLayer('Name', 'relu1_1')
convolution3dLayer(3, 64, 'Padding', 'same', 'Name', 'conv1_2')
batchNormalizationLayer('Name', 'bn1_2')
additionLayer(2, 'Name', 'add1')
reluLayer('Name', 'relu1_2')
maxPooling3dLayer(2, 'Stride', 2, 'Name', 'pool1')
% Second Block
convolution3dLayer(3, 128, 'Padding', 'same', 'Name', 'conv2_1')
batchNormalizationLayer('Name', 'bn2_1')
reluLayer('Name', 'relu2_1')
convolution3dLayer(3, 128, 'Padding', 'same', 'Name', 'conv2_2')
batchNormalizationLayer('Name', 'bn2_2')
additionLayer(2, 'Name', 'add2')
reluLayer('Name', 'relu2_2')
maxPooling3dLayer(2, 'Stride', 2, 'Name', 'pool2')
% Bottleneck
convolution3dLayer(3, 256, 'Padding', 'same', 'Name', 'conv3_1')
batchNormalizationLayer('Name', 'bn3_1')
reluLayer('Name', 'relu3_1')
convolution3dLayer(3, 256, 'Padding', 'same', 'Name', 'conv3_2')
batchNormalizationLayer('Name', 'bn3_2')
additionLayer(2, 'Name', 'add3')
reluLayer('Name', 'relu3_2')
% Decoder Path
transposedConv3dLayer(2, 128, 'Stride', 2, 'Name', 'upconv2')
depthConcatenationLayer(2, 'Name', 'concat2')
convolution3dLayer(3, 128, 'Padding', 'same', 'Name', 'conv_dec2_1')
batchNormalizationLayer('Name', 'bn_dec2_1')
reluLayer('Name', 'relu_dec2_1')
convolution3dLayer(3, 128, 'Padding', 'same', 'Name', 'conv_dec2_2')
batchNormalizationLayer('Name', 'bn_dec2_2')
additionLayer(2, 'Name', 'add_dec2')
reluLayer('Name', 'relu_dec2_2')
transposedConv3dLayer(2, 64, 'Stride', 2, 'Name', 'upconv1')
depthConcatenationLayer(2, 'Name', 'concat1')
convolution3dLayer(3, 64, 'Padding', 'same', 'Name', 'conv_dec1_1')
batchNormalizationLayer('Name', 'bn_dec1_1')
reluLayer('Name', 'relu_dec1_1')
convolution3dLayer(3, 64, 'Padding', 'same', 'Name', 'conv_dec1_2')
batchNormalizationLayer('Name', 'bn_dec1_2')
additionLayer(2, 'Name', 'add_dec1')
reluLayer('Name', 'relu_dec1_2')
% Final Convolution
convolution3dLayer(1, numClasses, 'Name', 'final_conv')
softmaxLayer('Name', 'softmax')
pixelClassificationLayer('Name', 'pixelClassLayer')
];
lgraph = layerGraph(layers);
% Adding skip connections
lgraph = connectLayers(lgraph, 'relu1_1', 'add1/in2');
lgraph = connectLayers(lgraph, 'relu2_1', 'add2/in2');
lgraph = connectLayers(lgraph, 'relu3_1', 'add3/in2');
lgraph = connectLayers(lgraph, 'relu_dec2_1', 'add_dec2/in2');
lgraph = connectLayers(lgraph, 'relu_dec1_1', 'add_dec1/in2');
lgraph = connectLayers(lgraph, 'conv1_2', 'concat1/in2');
lgraph = connectLayers(lgraph, 'conv2_2', 'concat2/in2');
end3. 代码解释
- 残差块 ：每个块由两个卷积层和批量归一化层组成。残差连接使用
additionLayer实现。 - 上采样 ：
transposedConv3dLayer用于放大特征图。 - 跳跃连接：在下采样和上采样路径之间添加跳跃连接，以保留高分辨率特征。
4. 使用示例
调用 create3DResUNet 函数以创建网络图：
matlab
inputSize = [64, 64, 64, 1]; % 输入尺寸 (深度, 高度, 宽度, 通道)
numClasses = 2; % 输出类别数
lgraph = create3DResUNet(inputSize, numClasses);
% 可视化网络结构
analyzeNetwork(lgraph);5. 训练网络
使用 trainNetwork 函数来训练网络，提供 3D 数据和标签。
matlab
% 假设数据集已经被设置为datastore格式
options = trainingOptions('adam', ...
'MaxEpochs', 50, ...
'InitialLearnRate', 1e-3, ...
'MiniBatchSize', 4, ...
'Plots', 'training-progress');
net = trainNetwork(trainingData, lgraph, options);此实现可以根据需要进行扩展，如调整通道数或添加正则化层等。