Descripción: U-Net es una arquitectura de red neuronal convolucional diseñada específicamente para la segmentación de imágenes. Su estructura se caracteriza por una forma de ‘U’, que se compone de dos partes principales: un camino de contracción y un camino de expansión. El camino de contracción, también conocido como encoder, se encarga de capturar el contexto de la imagen mediante capas convolucionales y de agrupamiento, reduciendo progresivamente la resolución de la imagen. Por otro lado, el camino de expansión, o decoder, permite la reconstrucción de la imagen segmentada a partir de la información comprimida, utilizando capas de convolución transpuesta para aumentar la resolución. Una de las características distintivas de U-Net es el uso de conexiones de salto (skip connections), que permiten que la información de las capas de contracción se transfiera directamente a las capas de expansión, mejorando así la precisión de la segmentación. Esta arquitectura ha demostrado ser altamente efectiva en tareas donde se requiere una segmentación precisa, como en imágenes médicas, y ha sido ampliamente adoptada en el campo de la visión por computadora debido a su capacidad para manejar datos de alta dimensionalidad y su eficiencia en el aprendizaje de características relevantes de las imágenes.
Historia: U-Net fue introducido en 2015 por Olaf Ronneberger, Philipp Fischer y Thomas Becker en su trabajo titulado ‘U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation’. Desde su publicación, ha evolucionado y se ha adaptado a diversas aplicaciones en el ámbito de la segmentación de imágenes.
Usos: U-Net se utiliza principalmente en la segmentación de imágenes, como la identificación de tumores en resonancias magnéticas, la segmentación de tejidos en imágenes de microscopía y la detección de estructuras anatómicas en tomografías computarizadas. También se ha aplicado en la segmentación de imágenes en otros campos, como la agricultura y la biología.
Ejemplos: Un ejemplo notable del uso de U-Net es en la segmentación de imágenes de células en microscopía, donde ha demostrado una alta precisión en la identificación de diferentes tipos de células. Otro caso es su aplicación en la segmentación de imágenes de resonancia magnética para el diagnóstico de enfermedades neurológicas.
