swin UNETR

Swin UNETR是一种新的网络架构，它结合了Swin Transformer和U型网络。它是用于医学图像分析的自监督学习框架，具有定制的代理任务。这个架构使用Swin Transformer作为编码器，并通过跳跃连接将其与基于CNN的编码器以不同分辨率连接起来。通过在MSD胰腺分割任务中的性能表现，Swin UNETR算法证明了其在预训练权重方面的优势，超过了其他专为搜索最优网络架构而设计的AutoML算法。然而，目前Swin UNETR仅使用CT图像进行预训练，对于直接应用于其他医学成像模式(如MRI)，其可移植性尚未得到证明。因此，未来的研究方向可以探索如何适应不同模式下的输入通道差异和领域差异。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>