TEC-Net: 视觉 Transformer 集成卷积神经网络用于医学图像分割
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
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
将卷积神经网络和 Transformer 架构相结合,提出了一种先进的二维特征提取方法,利用平行编码器和通道注意模块实现更好的医学图像分割准确性。
Jan, 2024
通过在 2D TransUNet 体系结构的基础上建立在最先进 nnU-Net 体系结构的基础上,充分探索 Transformers 在编码器和解码器设计中的潜力,我们引入了两个关键组件:1)一个从卷积神经网络(CNN)特征图中令图像块标记化的 Transformer 编码器,从而实现全局上下文的提取;2)一个自适应地利用候选区域和 U-Net 特征之间的交叉注意力进行候选区域的精炼的 Transformer 解码器。我们的研究发现,不同的医学任务受益于不同的体系结构设计。Transformer 编码器在多器官分割中表现出色,其中器官之间的关系至关重要。另一方面,Transformer 解码器在处理小而具有挑战性的分割目标(如肿瘤分割)方面更有益处。大量实验证明了将基于 Transformer 的编码器和解码器集成到 U 型医学图像分割体系结构中的巨大潜力。TransUNet 在各种医学应用中超越竞争对手。
Oct, 2023
我们提出了一种简单而有效的 UNet-Transformer(seUNet-Trans)模型,用于医学图像分割,结合了 CNN-based 模型和 Transformer 模型,在多个医学图像分割数据集上进行了广泛实验,显示出优于其他几种先进模型的性能。
Oct, 2023
我们进一步扩展了我们以前的工作,并提出了具有混合编码器的 CATS v2。具体来说,混合编码器由一个基于 CNN 的编码器路径和一个具有移位窗口的 transformer 路径组成,更好地利用了本地和全局信息来产生稳健的 3D 医学图像分割。我们在两个公共挑战数据集上评估了所提出的方法,并与最先进的方法进行了比较,在 Dice 分数方面表现出卓越的性能。
Aug, 2023
我们提出了一个全卷积变种的 U-Net 结构的转换器模块,用于建模 3D 脑损伤分割的远程交互,证明了我们的模型在三个因素中提供了最大的妥协点:与最先进技术相竞争的性能;卷积神经网络的参数效率;以及转换器的有利归纳偏差。
Aug, 2023
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
近 20 年来,医学影像的机器分析迅猛发展,为几个重要的医疗应用提供了巨大的潜力。其中,病变分割是一个特别具有挑战性的任务,有着迫切的需求,而我们提出的新型解决方案 ——D-TrAttUnet 架构在 Covid-19 和骨转移分割的任务中取得了优越的表现,并且其混合编码器在腺体和细胞核的分割中也表现出色,巩固了它在现代医学图像分析中的地位。
May, 2024
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