在对输入和输出进行4倍的下采样和上采样的情况下,对多器官和心脏分割任务进行的实验表明,基于纯Transformer的U-shaped Encoder-Decoder优于那些全卷积或者Transformer和卷积的组合。 2Swin-Unet架构 图1 Swin-Unet架构:由Encoder, Bottleneck, Decoder和Skip Connections组成。 Encoder, Bottleneck以及Decoder都是基于Swin-...
背景本文是慕尼黑工业大学&&复旦&&华为的研究人员发表在ECCV 2022 Medical CV workshop 的一项工作,在医学图像分割领域,U 型网络结构是默认选项,大多是是使用 CNN 构建 Unet,当然也有 TransUN…
用Swin Transformer作为编码器,设计了一种基于Swin Transformer的对称的带有patch expanding layer的解码器。在对输入和输出进行4×直接下采样和上采样的情况下,对多器官和心脏分割任务的实验表明,纯基于Transformer的U型编码器-解码器网络优于全卷积或Transformer与卷积结合的方法。 patch扩展层将相邻维度的特征图2×上采...
MALUNet: A Multi-Attention and Light-weight UNet for Skin Lesion Segmentation. 2022 IEEE International Conference on Bioinformatics and Biomedicine, 1150–1156. https://doi.org/10.1109/BIBM55620.2022.9995040 (2022). Zhao, Z., Zeng, Z., Xu, K., Chen, C. & Guan, C. DSAL: Deeply ...
1. 相比较Swin-UNet,nnFormer在多器官分割任务上可以取得7个百分点的提升。 2. 相较于传统的基于体素(voxel)计算self-attention的模式,nnFormer采用了一种基于局部三维图像块的计算方式,可以将计算复杂度降低90以上。 3. 即使与目前最强劲的nnUNet相比,nnFormer仍然取得了小幅度的提升。
代码:https://github.com/HuCaoFighting/Swin-Unet 问题动机: 得益于深度学习的发展,计算机视觉技术在医学图像分析中得到了广泛的应用。图像分割是医学图像分析的重要组成部分。特别是准确、鲁棒的医学图像分割可以在计算机辅助诊断和图像引导的临床手术中发挥基石作用。
2. Cao H, Wang Y, Chen J et al (2021) Swin-Unet: Unet-like pure transformer for medical image segmentation, pp 1–14. [Online]. arXiv:2105.05537 3. Liu Z, Lin Y, Cao Y et al (2021) Swin transformer: hierarchical vision transformer using shifted windows. In: Proceedings of the IE...
但是,尽管CNN取得了出色的性能,但是由于卷积操作的局限性,它无法很好地学习全局和远程语义信息交互。 在本文中,我们提出了Swin-Unet,它是用于医学图像分割的类似Unet的纯Transformer。标记化的图像块通过跳跃连接被馈送到基于Transformer的U形En-Decoder架构中,以进行局部全局语义特征学习。
结肠息肉分割算法主要主要融合改进的Swin-Transformer和U-Net算法,设计开发一种融合swin-transformer和u-net算法结直肠息肉图像分割新型网络模型。该网络模型将Swin-transformer嵌入到经典的UNet中,由Swin-Transformer和残差神经网络并联构成了一种新型的双编码器结构,用于对结直肠息肉快速、准确识别与检测。
基于UNet和SwinTransformer的青光眼检测系统是由大连民族大学著作的软件著作,该软件著作登记号为:2024SR0578621,属于分类,想要查询更多关于基于UNet和SwinTransformer的青光眼检测系统著作的著作权信息就到天眼查官网!