Jun, 2024

神经 - TransUNet：使用 Transformer 进行 MRI 中的中风病灶分割

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TL;DR通过将 U-Net 的空间特征提取与 SwinUNETR 的全局上下文处理能力相结合，再进一步采用先进的特征融合和分割合成技术，提出了 Neuro-TransUNet 框架。通过全面的数据预处理管道改进了这一框架的效率，包括重采样、偏差校正和数据标准化，提高了数据质量和一致性。消融研究证实了 U-Net 与 SwinUNETR 的先进集成以及数据预处理管道对性能的重要影响，并证明了该模型的有效性。使用 ATLAS v2.0 训练数据集训练的所提出的 Neuro-TransUNet 模型在中风病变分割方面优于现有的深度学习算法，并建立了一个新的基准。
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发现论文，激发创造
  • Swin UNETR: 基于 Swin Transformers 的 MRI 图像脑瘤语义分割

    利用 Swint UNEt TRansformers 模型和多模 MRI 数据对 3D 颅脑肿瘤进行语义分割，可以转换为序列预测问题，以 5 个不同分辨率提取特征，通过跳过连接连接到 FCNN 解码器，并在 BraTS 2021 分割挑战中表现出优越的性能。

    Jan, 2022

  • DS-TransUNet: 医学图像分割的双 Swin Transformer U-Net

    本研究提出了 Dual Swin Transformer U-Net (DS-TransUNet) 框架，它是第一次尝试将 Swin Transformer 的优势同时融入到标准 U 形架构的编码器和解码器中，以提高不同医学图像的语义分割质量。实验表明，DS-TransUNet 显著优于现有的医学图像分割方法。

    Jun, 2021

  • SeUNet-Trans: 医学图像分割的简单而有效的 UNet-Transformer 模型

    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

  • 3D TransUNet：通过视觉 Transformer 提升医学图像分割

    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

  • 一种新的 SLCA-UNet 架构用于自动 MRI 脑肿瘤分割

    本文提出了一种改进的 UNet 结构，称为 SLCA UNet，它结合了残差密集块、分层注意力和通道注意力模块，以及堆叠卷积。在脑肿瘤分割上，该方法在 BraTS 2020 数据集上表现良好，平均 Dice 系数、灵敏度、特异度和 Hausdorff95 分别为 0.845、0.845、0.999 和 8.1。

    Jul, 2023

  • UNetFormer: 用于三维医学图像分割的统一视觉 Transformer 模型和预训练框架

    本文提出了一个统一的框架，它由两个体系结构组成，称为 UNetFormer，具有基于 3D Swin 变压器的编码器和卷积神经网络和变压器的解码器。该架构的设计允许在准确性和计算成本之间满足宽范围的权衡要求。使用 CT 图像进行自我监督预训练，使用 Medical Segmentation Decathlon（MSD）数据集进行肝和肝肿瘤分割任务的 Fine-tune 和测试，并使用 MRI 图像的 BraTS 21 数据集进行脑肿瘤分割，并在 Dice 评分方面优于其他方法。

    Apr, 2022

  • TransUNet：使用 Transformers 强大编码器进行医学图像分割

    本文提出了一种新的医学图像分割框架 TransUNet，它将 Transformers 和 U-Net 结合起来，通过编码全局上下文和恢复本地细节信息来实现更精确的分割，针对不同的医学应用，TransUNet 优于其他竞争方法。

    Feb, 2021

  • 用于自动医学图像分割的高分辨率 Swin Transformer

    本研究提出了一种基于 Transformer 的医学图像分割网络 HRSTNet，其采用具有高分辨率的设计风格，用 Transformer 块代替卷积层，不断交换不同分辨率的特征图集来提高性能

    Jul, 2022

  • 3D-TransUNet 在 BraTS2023 挑战中用于脑转移灶分割

    通过在 Brain Tumor Segmentation (BraTS-METS) 2023 challenge 数据集上训练 3D-TransUNet 模型，我们探索了两种架构配置：仅在编码器中使用 Transformer 的 Encoder-only 3D-TransUNet 和仅在解码器中使用 Transformer 的 Decoder-only 3D-TransUNet 模型，结果显示 Decoder-only 3D-TransUNet 模型在脑转移分割方面具有增强的效果。

    Mar, 2024

  • 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