医学成像数据与其他日常图像的主要区别之一是它们通常是3d的，尤其在处理dicom系列数据时更为明显。dicom图像由多个2d切片组成，用于扫描或表示身体的特定部位
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在本文中，我们将介绍6种神经网络架构，用于训练深度学习模型，以解决3D医疗数据的问题
3 d U-Net
3D U-Net是一种强大的医学图像分割模型，它将经典的U-Net模型扩展到3D分割，并由编码路径和解码路径组成
3D U-Net在处理体积图像时，通过编码路径捕获上下文信息，并通过解码路径实现精确定位，展现出了高效的3D特性处理能力
V-Net
V-Net是一种用于体积图像分割的3D卷积神经网络，它采用全分辨率3D卷积，因此与U-Net相比，计算成本更高
HighResNet
这个模型通过一系列带有残差连接的3D卷积层进行端到端的训练，能够同时处理整个3D图像
EfficientNet3D
虽然EfficientNet的3D改进不像U-Net或V-Net一样广泛用于3D分割，但在计算资源有限的情况下，它是一个值得考虑的选择，因为它在计算成本和性能之间取得了良好的平衡
Attention U-Net
这个变体是基于U-Net的，它引入了一个注意力机制，使网络能够将注意力集中在与当前任务相关的图像的特定部分
DeepMedic
这个3D CNN使用了双路径，其中一个路径是正常分辨率，另一个路径是下采样输入，以此来综合利用局部和更大的上下文信息
总结
在本文中，我们探讨了医学成像行业中使用的一些深度学习模型，用于处理3D MRI和CT扫描。这些神经网络被设计用来接收3D数据作为输入，以便学习DICOM系列中身体特定部位的复杂特征
