Aug, 2023

CMUNeXt：一种基于大型卷积核和跳跃融合的高效医学图像分割网络

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TL;DR提出了 CMUNeXt，这是一种高效的全卷积轻量级医学图像分割网络，能够提取全局上下文信息，实现快速准确的辅助诊断，并在多个医学图像数据集上表现出优越的分割性能。
u-shaped architecturemedical image segmentationglobal context informationconvolutional inductive biascmunext
发现论文，激发创造
  • LUCF-Net: 轻量级 U 型级联融合网络用于医学图像分割

    通过结合 Transformer 和卷积神经网络，我们提出了一种新型轻量级 U 形级联融合网络（LUCF-Net），用于医学图像分割，具有较高的性能和简单的模型设计。

    Apr, 2024

  • NexToU: 高效拓扑感知 U-Net 用于医学图像分割

    本文提出了一种新的混合架构，NexToU，用于医学图像分割，其中融合了图神经网络和传统的 CNN、Transformer，表现优于其他最先进结构。

    May, 2023

  • Swin-Unet: 纯 Transformer 风格的 Unet 模型用于医学图像分割

    该研究提出了 Swin-Unet，一种基于 Transformer 的 Unet 用于医学图像分割，它通过层次 Swin Transformer 与 SHIFT 窗口技术来提取上下文特征，使得该纯 Transformer 的编码解码网络在多器官和心脏分割任务方面表现超越传统的基于卷积和变换的方法。

    May, 2021

  • GCtx-UNet：高效用于医学图像分割的网络

    提出了一种轻量级分割架构 GCtx-UNet，可以捕获全局和局部图像特征，其精度优于或与最先进方法相媲美。GCtx-UNet 在多器官腹部 CT 数据集、ACDC 心脏 MRI 数据集和多个息肉分割数据集上进行了评估，在 Dice 相似系数和 Hausdorff 距离指标方面，超过了基于 CNN 和 Transformer 的方法，在复杂和小型解剖结构的分割中取得显著收益。此外，GCtx-UNet 比最先进的方法更高效，模型尺寸更小，计算负载更低，训练和推理速度更快，使其成为临床应用的实用选择。

    Jun, 2024

  • 基于 Swin Transformer 和多尺度 MLP 的高效 U 形架构用于医学图像分割的 STM-UNet

    本文提出了一种基于 Swin Transformer 和多尺度 MLP 的高效 U 形架构，即 STM-UNet，用于医学图像分割，旨在有效利用 Transformer 和 MLP 以提高模型性能和全局特征建模能力，设计了一种新型 PCAS-MLP 并将其放置到架构的 “瓶颈” 中，提高了分割性能。实验结果表明，我们提出的方法在 ISIC2016 和 ISIC2018 方面优于其他状态下最先进的方法，同时在高分割准确性和低模型复杂性之间取得了更好的平衡。

    Apr, 2023

  • MobileUtr: 重访轻量级 CNN 和 Transformer 之间的关系，用于高效的医学图像分割

    轻量级视觉转换 (ViT) 在高效医学图像分割中的应用挑战，本研究重新关注了 CNN 和 Transformer 在轻量级医学图像分割中的关系，并提出了一种融合两者优势的基础架构设计，实现了有效的医学图像分割模型 (MobileUtr)。在五个公开医学图像数据集上的广泛实验验证了 MobileUtr 的优越性，同时具备更轻的权重和更低的计算成本。

    Dec, 2023

  • 视觉 xLSTM 嵌入的 UNet 在医学三维图像分割中更可靠吗？

    这篇论文研究了将 CNN 和 Vision-xLSTM 模型相结合的新方法 UVixLSTM，提出了它作为医学图像分割任务可靠的主干结构，提供出色的分割性能和较低的计算复杂性，并在公开可用的 Synapse 数据集上展现了卓越的性能。

    Jun, 2024

  • MinkUNeXt：基于稀疏三维卷积的基于点云的大规模地点识别

    MinkUNeXt 是一种基于 3D MinkNeXt Block 的高效有效的基于点云的地点识别架构，该架构通过 3D 稀疏卷积实现特征提取和聚合，并在测试中表现出优于其他方法的结果。

    Mar, 2024

  • UCM-Net：使用 MLP 和 CNN 的轻量级高效皮肤病变分割解决方案

    通过整合多层感知器和卷积神经网络，我们提出了一种高效低成本的 UCM-Net 解决方案，用于皮肤病变分割，其参数不超过 50KB 且每秒运算次数不超过 0.05 Giga-Operations，为皮肤病变分割领域的高效性设立了新的可能标准。

    Oct, 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