VT-UNet结构如上图所示,模型的输入是大小为D×H×W×C的3D体积,输出是一个D×H×W×K的3D体积,表示体素级类标签。 VT编码器。VT编码器由 3D补丁分区层和线性嵌入层组成,3D补丁合并层后跟着两个连续的VT编码器块。 a、3D补丁分区。基于Transformer的模型使用一系列标记。VT-UNet的第一个块接受D × H × ...
本文提出了MinkUNeXt,一个完全基于新型的3D MinkNeXt Block的有效且高效的位置识别架构,该残差块由遵循近期Transformer理念但纯粹使用简单的3D卷积的3D稀疏卷积组成。通过U-Net编码器-解码器网络在不同尺度上进行特征提取,并通过广义均值池化(GeM)将这些特征聚合为一个单一描述符。所提出的架构证明了仅依靠传统的3D稀疏...
Transformer+UNet新模型登上Nature,在多光谱卫星图像检测任务中,准确率提升至99.97%!Transformer擅长处理长距离的依赖关系,捕捉全局信息,而UNet则擅长于精确地定位和保留高分辨率特征。 二者结合后,可以互补各自的不足,实现更高效的图像处理,进而也成为当下研究的热门! 小编整理了一些Transformer+UNet论文合集,以下放出部分...
相比于CNN网络,Transformer网络在扩展性和鲁棒性上表现更佳,且其内在的注意力机制可以灵活的捕获局部和全局上下文信息,这对于3D图像分割的精度至关重要。过去已经有一些将Transformer应用于3D医学图像分割的研究,且这类方法的分割精度均要优于基于CNN的方法,但这些方法普遍将一个三维体积划分为二维切片并将该2D切片作为输...
与NLP中常用的一样,变压器在1D输入嵌入序列上运行。类似地,我们创建一个3D体素的一维输入序列,3D体素的输入为(H,W,D,C),将其平坦化非重叠的(N*(P^3.C))。N = (HWD)/P^3 ,为序列长度。其在运算的过程和transformer的计算类似。其实就是使用transformer作为一个编码结构提取特征,学习特征的过程。
VT-UNet的灵感来自Transformer网络，相较于CNN网络，Transformer网络在扩展性和鲁棒性方面表现更优，其内在的注意力机制能够灵活捕获局部和全局上下文信息，对于3D图像分割的精度至关重要。过去已有将Transformer应用于3D医学图像分割的研究，但普遍存在的问题是将三维体积划分为二维切片进行处理，这可能导致重要的...
换句话说,Transformer模型可以通过自注意力机制有效地捕捉输入序列中不同位置之间的关联性,从而更好地理解和处理序列数据。在TransUNet中,Transformer模块嵌入在U型架构内,从图像中提取全局信息,增强了模型的语义表示能力,并使其更适合处理大尺寸、高分辨率的医学图像。
遵循Swin transformer的窗口设计原则,在VT编码器块中进行3D窗口操作。 提出了两种类型的窗口,即规则窗口和移位窗口,分别用VT-W-MSA和VT-SW-MSA表示。 图2b为VT-W-MSA和VT-SW-MSA的设计细节,图3为窗口操作 在VT-W-MSA中,将体积均匀地分割成较小的非重叠窗口,如图3所示。
基于3D UNet结合Transformer的肝脏及肝肿瘤自动分割 目的肝脏和肝肿瘤分割是肝癌放疗计划设计的重要步骤,本文提出新型自动分割模型,以实现肝脏和肝肿瘤的精确分割.方法在3D UNet深度神经网络中加入了残差模块和Swim Tran... 戴振晖,简婉薇,朱琳,... - 《中国医疗设备》 被引量: 0发表: 2023年 增强现实技术在神经...
LightM-UNet:基于Mamba的轻量级网络,仅包含1M参数,比最新的基于Transformer的架构参数减少了99%以上,并且计算负载显著较低。在2D和3D分割任务中,LightM-UNet实现了最先进的性能。 Mamba作为轻量级策略:该研究首次尝试将Mamba作为轻量级策略应用于UNet,以增强UNet对全局信息的理解能力。