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基于差异形式的变换器的腹部 MRI-CT 可变形图像配准
本文旨在创建一个深度学习框架，能够估计直接配准腹部 MRI 和 CT 图像的变形矢量场（DVF）。该方法以可微分形变为基础，利用从概率可微形变配准模型提取的保持拓扑特征来准确获取腹部运动，并将其用于 DVF 估计。该模型通过将在运动追踪中表
PDF2 months ago
B-Cos 对齐的 Transformer 学习可解释的人类特征
通过引入一种新的架构，即 B-cos Vision Transformer，以提高可解释性，本文证明了 B-cos Swin Transformer 在医学相关任务中超越了 Vision Transformers，并在两个公共数据集上提高了
PDF6 months ago
使用牙齿注意模块的牙科 X 射线图像的多类别分割
通过将 M-Net 结构与 Swin Transformers 和一种名为 Teeth Attention Block（TAB）的新组件相结合，提出了一种先进的多类牙齿分割架构。该架构能够准确地提取牙齿的复杂结构，通过多尺度监督策略增强特征
PDF8 months ago
使用梯度累积优化技术评估 Swin Vision Transformer 模型的性能
评估了使用渐进积累优化（GAO）技术的 Swin ViT 模型的性能，发现与标准的 Swin Transformer 模型相比，应用 GAO 技术导致了 Swin ViT 模型的准确性显著降低，同时训练时间显著增加，因此在使用 GAO 技术
PDFa year ago
基于 ROI 的 Swin Transformers 深度图像压缩
本文提出了一种利用 Swin transformer 作为自编码器网络的主要构建模块，将二进制 ROI 掩模集成到不同层的网络中，以提供空间信息指导。实验结果表明，这种模型在 ROI PSNR 方面优于其他方法，在 COOCO 验证集上具有
PDFa year ago