最近，处理长序列任务的Mamba模型较为火爆。U-Mamba的作者设计了一个混合的CNN-SSM（卷积神经网络-状态空间序列模型）块，它结合了CNN的局部特征提取能力以及SSM捕捉长距离依赖的...
TransUnet是一种用于医学图像分割的深度学习模型。它是基于Transformer模型的图像分割方法，由AI研究公司HuggingFace在2021年提出。医学图像分割是一项重要的任务，旨在将医学图像中的不...
![[医疗 AI ] 3D TransUNet：通过 Vision Transformer 推进医学图像分割](/uploads/2024/09/17/1726549266226012434.webp)
医学图像分割在推进医疗保健系统的疾病诊断和治疗计划中起着至关重要的作用。U形架构，俗称U-Net，已被证明在各种医学图像分割任务中非常成功。然而，U-Net基于卷积的操作本身限制了其有效建模远程依赖关系的能力。...
在此框架内，CrossTransformer模块采用可扩展采样来计算两种模态之间的结构关系，从而重塑一种模态的结构信息，以与SwinTransformer同一局部窗口内两种模态的相应结构保持一致。在编码器...
在医学图像分割领域，传统的U-Net模型已经取得了显著成果。然而，随着Transformer在计算机视觉领域的崛起，将其与U-Net结合的TransUNet模型成为了新的热门。TransUNet是一种融合了Tra...
用思维导图的方式对Rolling-UNet的解读，更快，更容易上手...
这篇文章是关于深度主动学习在医学图像分析中的全面综述。随着深度学习在医学图像分析中的广泛应用，对于大规模专家标注的医学图像数据集的需求不断增加。然而，医学图像的标注成本高昂，限制了这一领域的发展。为了降低标注成本...