Jun, 2022

C2FTrans: 用于医学图像分割的粗 - 细双向变换器

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TL;DR本文提出了一种新颖的多尺度架构 C2FTrans，它将医学图像分割形式化为粗 - 细过程。其中包含了一个跨尺度全局 Transformer 和一个边界感知局部 Transformer，能够在保持精细的同时降低计算复杂度，并在三个公共数据集上展现了超过现有 CNN 和基于 Transformer 的方法的表现。
convolutional neural networkstransformermedical image segmentationmulti-scale architectureboundary-aware local transformer
发现论文，激发创造
  • 医学图像分割的全卷积 Transformer

    提出了一种基于全卷积 transformer 的医疗图像分割模型，该模型可处理各种数据模态，能够有效地提取输入图像的语义依存关系并捕获其分层全局属性，并在多个数据集上表现优异，相对于同类模型具有参数少的特点。

    Jun, 2022

  • TransFuse：将 Transformer 和 CNN 融合用于医学图像分割

    本文介绍了用于医学图像分割的 TransFuse 并行网络结构，将 Transformers 和 CNNs 并置，以有效地捕捉全局依赖关系和低级别空间细节，且使用了一种新的特征融合方法 —BiFusion 模块来融合两个分支的多级特征。实验结果表明，TransFuse 在医学图像分割任务中的性能优于目前最先进的技术，同时在参数数量和推断速度上也有显著改进。

    Feb, 2021

  • 3D-C2FT：用于多视角三维重建的粗细 Transformer

    提出了一种新的模型，即 3D - 粗到细注意力变压器 (3D-C2FT)，通过引入一种新颖的粗到细 (C2F) 注意力机制来编码多视图特征和矫正有缺陷的 3D 对象，以粗到细的方式学习多视图信息流，并在 ShapeNet 和 Multi-view 实际数据集上取得了显著的结果，优于竞争模型。

    May, 2022

  • 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

  • CiT-Net: 卷积神经网络和视觉 Transformer 手牵手进行医学图像分割

    本文提出了一种新的医学图像分割混合架构，手持卷积神经网络和 Transformer，用于动态变形卷积和自适应互补注意模块改进卷积神经网络和 Transformer 的性能，以实现更好的医学图像分割结果。

    Jun, 2023

  • BEFUnet: 用于精确医学图像分割的混合 CNN-Transformer 架构

    本文提出了一种名为 BEFUnet 的创新 U 形网络，它通过增强融合身体和边缘信息来实现精确的医学图像分割，该方法在医学图像分割数据集上显示出优于现有方法的卓越性能。

    Feb, 2024

  • CoTr：高效地连接 CNN 和 Transformer 用于 3D 医学图像分割

    提出了一种 CoTr 框架，将卷积神经网络和 Transformer 相结合，利用 DeTrans 的可变形注意机制有效地处理高分辨率的 3D 医学图像，对 11 个主要人体器官进行的广泛评估显示，CoTr 相对于其他 CNN、Transformer 和混合方法在 3D 多器官分割任务中具有显著的性能优势。

    Mar, 2021

  • HiFormer: 使用 Transformer 实现的分层多尺度表示，用于医学图像分割

    本文提出了一种新的方法 HiFormer，它通过使用 Swin Transformer 模块和基于 CNN 的编码器设计了两种多尺度特征表示来有效地跨越 CNN 和 Transformer 进行医学图像分割。在编码器解码器结构的跳跃连接中，我们提出了 Double-Level Fusion（DLF）模块，以确保从两个上述表示中获得的全局和局部特征的细粒度融合。在各种医学图像分割数据集上的广泛实验表明，HiFormer 在计算复杂度、定量和定性结果方面优于其他基于 CNN、Transformer 和混合方法。

    Jul, 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

  • 用于精确生物医学图像分割的多化合物转换器

    本研究提出了一种统一的变形器网络，称为多化合物变形器（MCTrans），可嵌入 UNet-like 网络中，并在生物医学图像分割中显着提高了最先进方法的性能。它使用自我关注和交叉注意力进行多尺度卷积特征的序列嵌入，引入了可学习的代理嵌入来模拟语义关系和特征增强。

    Jun, 2021