方法:论文提出了一种名为ScribFormer的方法,用于基于涂鸦(scribble)监督的医学图像分割,通过结合CNN和Transformer的优势,有效融合局部特征和全局上下文信息,显著提升了分割性能。 创新点: 提出ScribFormer模型,结合CNN和Transformer,融合局部特征和全局信息,提升分割性能。 引入ACAM分支,通过一致性损失优化特征学习
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、AI工作~ BRAU-Net++ BRAU-Net++: U-Shaped Hybrid CNN-Transformer Network for Medical Image Segmentation...
近年来,深度学习技术,特别是卷积神经网络(CNN),在医学影像分割中取得了显著进展。然而,CNN在处理长距离依赖关系时存在局限性,而Transformer模型通过自注意力机制能够有效捕捉全局信息,为医学影像分割提供了新的解决方案。本文将探讨基于Transformer的医学影像分割技术,并结合代码示例展示其实现过程。 1. 医学影像分割的挑战...
在医学图像分割领域,Mamba凭借其强大的长距离信息交互能力与线性时间复杂度,已经成为与CNN、Transformer三足鼎立的重要技术。与CNN和Transformer相比,Mamba不仅能够高效处理长序列数据,减少内存需求,还能实现更快的推理速度。 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Seg...
2025年CNN与Transformer融合的创新点思路-人工智能/CNN/Transformer 水论文的小师妹 342 4 【水论文必备】即插即用的小波下采样模块:很容易集成CNN中,增强模型性能 论文搬砖学姐 1660 0 Transformer中的注意力还需要吗? 无注意力架构才是AI新纪元的主宰,来看状态空间模型最新进展 论文搬砖学姐 1103 0 注意力机...
在这篇论文中,提出了一种新的医学图像分割混合架构:PHTrans,它在主要构建块中并行混合 Transformer 和 CNN,分别从全局和局部特征中生成层次表示并自适应聚合它们,旨在充分利用 Transformer 和 CNN 各自的优势以获得更好的分割性能。 具体来说,PHTrans 沿用 U 形设计,在深层引入并行混合模块,其中卷积块和修改后的 ...
基于视觉Transformer(ViTs)架构的采用,在三维医学图像(MI)分割领域代表了重大进步,它通过增强全局上下文理解,超越了传统的卷积神经网络(CNN)模型。尽管这种范式转变显著提高了三维分割性能,但现有最先进的架构需要极其大型且复杂的结构,以及大规模的计算资源进行训练和部署。 此外,在经常遇到的医学成像有限数据集的背景下,...
CNNs倾向于捕获图像中的局部相关性,这使得它们能够学习整个图像中分布的局部模式。从图像中提取2D特征的固有性质使它们优于传统方法。UNet是改变了医学图像分割任务的一类基于CNN的编码器-解码器技术。 随着时间的推移,许多UNet类似的算法被提出用于各种医学图像分割任务,在各种医学图像模式中取得了显著的改进。然而,它们...
但是正如我们在上面已经提到的,在医疗影像处理领域中,第i类方法通常是将CNN作为主力来使用。我们认为这种方式并不一定是最优的,如何更好地结合CNN和Transformer,这是我们提出nnFormer的主要背景和动机。 如上图所示,nnFormer是由厦门大学&香港大学提出的一种基于交叉式结构的Transformer模型,主要用来处理医学影像分析中的...
CNN由于卷积操作的局部性,难以学习全局和长范围的语义信息。交互。 提出swin-unet,是一个像Unet的纯transformer,用于医学图像分割。采用层级的带移动窗口的swin transformer作为编码器,提取上下文特征。一个对称的、带有patch展开层的、基于swin-transformer的解码器用于上采样操作,恢复特征图的空间分辨率。 在直接下采样输...