Jan, 2022

医学影像中的 Transformers：一项调查

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TL;DR综述了 Transformer 在医学图像中的应用，包括分割、检测、分类、重建、合成、配准和临床报告生成等方面，开发了分类法，确定了应用特定的挑战并提供了解决方案和最近的趋势，以及对整个领域的现状进行了批判性的讨论，包括关键挑战、未解决的问题和有前途的未来方向。
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发现论文，激发创造
  • 医学图像中的视觉变压器：综述

    本文综述 Transformer 模型在医学图像处理中的应用，包括使用注意力机制编码 - 解码结构的 Transformer 模型与卷积神经网络的比较，基于 Transformer 模型的医学图像分类、分割、配准和重建方法，以及与 CNNs 模型在标准医学数据集上的性能比较。

    Nov, 2022

  • TransMed: 基于 Transformers 的多模态医学图像分类

    该研究提出了一种结合了 CNN 和 transformer 的方法 ——TransMed，在多模态医学图像分类中取得了很好的性能，这一方法为医学图像分析任务开启了更多可能性。

    Mar, 2021

  • 基于 Transformer 的卒中分割架构：综述

    依赖于诊断工具及深度学习方法，该论文旨在探索基于 Transformer 的创新架构在中风分割领域的应用，提供详细的分析和评估，同时探讨未来的研究发展方向。

    Mar, 2024

  • 视觉中的 Transformer：一项综述

    本次研究对变压器模型在计算机视觉方面的应用进行了全面的回顾，包括自我关注、大规模预训练和双向编码等基础概念及其在图像分类、视频处理等多个领域的广泛应用。研究比较了不同技术在架构设计及实验价值方面的优缺点，并提出了未来的研究方向。

    Jan, 2021

  • Transformer 深度学习任务的应用综述

    本文通过详细调查从 2017 至 2022 年间提出的 Transformer 模型，分析了其在自然语言处理、计算机视觉、多模态、音频和语音处理以及信号处理等领域中的应用及其对应的任务，并提供了一种分类法，以期为进一步研究及其未来的应用提供参考。

    Jun, 2023

  • Transformer-CNN 融合架构用于增强皮肤病变分割

    通过融合 transformers 和 CNNs，我们提出了一种混合架构用于医学图像分割，旨在克服 CNNs 在捕捉全局依赖性和局部空间细节方面的局限性。我们通过比较各种架构和配置，并进行多次实验来评估它们的有效性。

    Jan, 2024

  • 预训练的 ViT 模型在医疗图像中得到了多用途的表示

    本研究探讨了视觉 Transformer 在医学图像分类中的优劣，并发现使用预训练模型时，视觉 Transformer 可以与卷积神经网络媲美，成为 CNN 的一种可行替代方法。

    Mar, 2023

  • 用于胸部 X 射线和胃肠道图像分类的视觉 Transformer

    使用不同的卷积神经网络和 Transformer 方法以及广泛的数据增强技术，在三个医学图像数据集上比较了它们的表现，并将视觉 Transformer 模型与其他先进的预训练 CNN 网络进行了评估和比较，在分类不同的解剖结构、所见和异常方面，我们的 Transformer 模型优于或更有效，比 CNN 基于的方法有所改进，建议将其用作算法开发的新基准算法。

    Apr, 2023

  • 基于 Transformer 的视觉分割：一份综述

    本文综述了基于 transformer 的视觉分割技术，总结了近期的进展，详细介绍了各种方法设计和应用，并对该领域的未来研究方向进行了探讨。

    Apr, 2023

  • 变形金刚在医疗保健中的调查

    本质量分析了 Transformer 神经网络架构在医疗保健中的应用，以及在医学图像、电子健康记录和生理信号等多种形式的数据分析方面所发挥的积极作用，并概述了一些使用该架构的优点和局限性，包括计算成本、模型可解释性、公平性、与人类价值观的一致性、伦理和环境影响。

    Jun, 2023