Aug, 2021

Polyp-PVT：金字塔视觉变换器用于息肉分割

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TL;DR本文提出了基于 Transformer 编码器、三个标准模块（包括串级融合模块，伪装识别模块和相似聚合模 块）的息肉分割方法，名为 Polyp-PVT。实验结果表明，该方法在人口学多样性、外观变化，甚至缺失数据方 面都具有较好的鲁棒性。
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发现论文，激发创造
  • 基于 Transformer-CNN 融合的结肠息肉分割增强的合作学习

    本研究提出一种名为 Fusion-Transformer-HardNetMSEG (Fu-TransHNet) 的混合网络，通过多种深度学习机制融合和多视角协作学习技术提高结肠息肉的分割精度。富 - TransHNet 利用变压器和 CNN 分支实现全局和局部特征学习，设计了一个融合模块来整合两个分支的特征，利用多视图协作学习技术获取各自权重，结果表明 Fu-TransHNet 网络在五个广泛使用的基准数据集上优于现有方法。

    Jan, 2023

  • LAPFormer: 一个轻量且准确的息肉分割 Transformer

    本文介绍了一种新型的编码器 - 解码器结构的 LAPFormer 模型，使用分层 Transformer 编码器来提取全局特征，并结合了用于捕获息肉局部外观的 CNN 解码器，包括渐进特征融合模块，特征细化模块和特征选择模块来处理特征，模型在多个息肉分割数据集上进行测试表现良好。

    Oct, 2022

  • FCN-Transformer 特征融合在息肉分割中的应用

    我们提出了一种新的体系结构，结合了 transformer 和全卷积分支，以实现大尺寸结肠镜图像的自动分割，具有先进的性能和更好的泛化能力，适用于肠镜检查中早期检测肠癌的应用。

    Aug, 2022

  • 多层稠密注意力解码器用于息肉分割

    通过引入名为 Dense Attention Gate 的新模块，建立了多层特征之间的本地特征关系，同时采用新的嵌套解码器架构来增强语义特征，并与 PVT 主干网络相结合，实现了多层密集特征的层次聚合，从而在多个数据集上取得了最新的性能表现，优于先前的模型。

    Mar, 2024

  • 基于 PVT 编码和精细解码的 CT 肝脏分割

    提出了一种新的深度学习方法 PVTFormer，采用预训练金字塔视觉变形器（PVT v2）和高级残差上采样与解码器块相结合的方式，在处理高分辨率医学图像时克服了可扩展性和效率问题，通过整合精细的特征通道方法和分级解码策略，生成了优质的分割掩膜，具有较高的 Dice 系数和 mIoU，并且获得了较低的 HD，为现有的肝脏分割方法设立了新的基准。

    Jan, 2024

  • 基于保留的结直肠息肉分割网络

    通过引入滞留机制以解决传统 Transformers 存在的局限性，本研究提出了一种名为 RetSeg 的编码 - 解码网络，用于精确的息肉分割，并在 Colonoscopy 图像数据集上进行了训练和验证。

    Oct, 2023

  • MugenNet：一种新颖的综合卷积神经网络与 Transformer 网络及其在结肠息肉图像分割中的应用

    基于混合原则，结合 CNN 和 Transformer，我们提出了一种名为 MugenNet 的结构用于结直肠息肉图像分割，实验证明 MugenNet 比仅使用 CNN 的模型在处理速度和准确度上显著提高。

    Mar, 2024

  • 逐步特征融合：局部指导全局

    本文介绍了一种用于医学图像分割的新型深度学习模型 SSFormer，该模型使用了金字塔 Transformer 编码器来改进模型的泛化能力，提高了模型的学习和推广表现。

    Mar, 2022

  • 金字塔医疗转换器用于医学图像分割

    通过应用金字塔形网络结构、多尺度注意力和 CNN 特征提取，我们提出了一种称为金字塔医疗变压器（PMTrans）的新型方法，可以更好地处理医学图像分割任务。在三个医学图像数据集上的实验结果表明，PMTrans 相较于最新的基于 CNN 和变压器的模型，具有更好的性能。

    Apr, 2021

  • 多层特征融合网络结合注意力机制用于息肉分割

    为了提高医学诊断的效率和准确度，减少患者结直肠癌的风险，我们提出了一种名为 MLFF-Net 的新型息肉分割方法，该方法利用多级特征融合和注意机制。实验证明该方法不仅可以分割多种类型的息肉，还在准确性和概括能力方面优于现有最先进的方法。

    Sep, 2023