方法:本文提出了一种名为seUNet-Trans的新模型,通过结合CNN的强大特征提取能力和基于Transformer模型的复杂上下文理解,旨在改进医学图像分割,利用像素级嵌入技术简化模型结构,解决传统模型在捕获长程依赖及全局上下文信息方面的不足。 创新点: seUNet-Trans将卷积神经网络的强大特征提取能力与基于Transformer模型的复杂上下文...
方法:本文提出了一种名为seUNet-Trans的新模型,通过结合CNN的强大特征提取能力和基于Transformer模型的复杂上下文理解,旨在改进医学图像分割,利用像素级嵌入技术简化模型结构,解决传统模型在捕获长程依赖及全局上下文信息方面的不足。 创新点: seUNet-Trans将卷积神经网络的强大特征提取能力与基于Transformer模型的复杂上下文...
BRAU-Net++:一种准确的医学图像分割新网络,在U形架构中引入一种混合而有效的 CNN-Transformer,在多个数据集上性能表现出色!代码刚刚开源! 点击关注 @CVer官方知乎账号,可以第一时间看到最优质、最前沿的CV、…
可视化分割结果如下图,我们只定位蓝色肝脏的分割效果,箭头位置表明分割的效果 PHTrans 是更优秀的。 总结 PHTrans 也许为更多下游医学图像任务开发了新的可能性。在 PHTrans 中,都是普通的 Swin Transformer 和简单的 CNN 块,这表明性能提升源于并行混合架构设计,而不是 Transformer 和 CNN 块。此外,PHTrans 没有...
最新的研究也证实了Mamba在医学领域的广泛应用前景。例如,有研究提出了基于Mamba的U-Net变体,如SegMamba、VM-UNet等,这些模型在医学图像分割任务中取得了比CNN和Transformer更好的结果。 为了帮助大家更好地了解这一前沿技术,我整理了10篇最新Mamba用于医学领域的研究论文,感兴趣的同学回复MAMBA医学即可领取。
通过多层卷积操作,CNN能够有效地提取图像中的特征信息。在此基础上,许多研究工作尝试使用CNN进行多尺度、多模态医学图像的分割。Chen等人(2提出了一种基于VGG16网络的注意力机制,用于提高肝脏和肾脏等器官的分割精度。 Transformer在自然语言处理中的应用及其在医学图像处理中的探索 Transformer是一种基于自注意力机制的...
TransUNet是率先将Transformer结构用于医学图像分割工作的研究。TransUNet将重视全局信息的Transformer结构和底层图像特征的CNN一起进行混合编码,能够更大程度上提升UNet的分割效果。 参考资料: Chen J, Lu Y, Yu Q, et al. Transunet: Transformers make strong encoders for medical image segmentation[J]. arXiv prep...
目前,随着Transformers模型在计算机视觉领域的成功应用,研究人员开始逐步探索Transformers在图像医学分割中的应用,特别是与具有编解码结构的卷积神经网络相结合,在医学分割领域取得了显著的成果。然而,大多数研究将transformer与cnn结合在一个单一尺度上,或者只处理最高级别的语义特征信息,而忽略了低级语义特征信息中丰富的...
自动化医学图像分割在现代临床实践中变得越来越重要,这是由于对精确诊断的需求不断增长,个性化治疗计划的推动以及机器学习算法的进步,尤其是深度学习方法的应用。虽然卷积神经网络(CNN)在这些方法中很常见,但越来越多的人开始认识到Transformer-based模型在计算机视觉任务中具有巨大潜力。
单一编码器限制了CNN和Transformer在复杂图像处理任务中的潜力,考虑到卷积神经网络CNN和Transformer具有独特的优势,作者提出了一种新颖的并行化编码器架构,称为ParaTransCNN,用于医学图像分割。编码器包括两个分支:一个利用引入了金字塔结构的Transformer捕获全局特征,另一个利用CNN提取局部特征。通过使用通道注意和跳跃连接,不...