sac 和transformer

SAC (Spatially Adaptive Convolution, 空间自适应卷积) 是一种针对医疗图像设计的创新模块，其核心在于根据输入图像的体素间距进行自适应调整。SAC通过以下几个步骤运作[^1]：

1. **体素间距识别**：首先，它分析输入图像的体素间距，这对于不同成像技术和扫描设置下的医学图像至关重要。

2. **调整卷积参数**：根据识别的间距，SAC动态调整卷积核的大小和步长，这有助于在保持细节的同时捕捉大范围上下文。

3. **自适应特征提取**：通过这种自适应策略，SAC能够高效地提取医学图像中的特征，无论图像分辨率高低或采样情况如何。

另一方面，Transformer是一种基于自注意力机制的深度学习架构，最初由 Vaswani et al. 提出[^4]，并在自然语言处理领域取得了巨大成功。然而，Transformers也被应用到计算机视觉领域，特别是在图像分类和分割任务中，尤其是在预训练阶段，如PUMIT（Pre-trained Universal Medical Image Transformer）中提到的那样，通过对大量的未标记医学图像进行无监督学习（如Masked Image Modeling），Transformer可以学习跨位置的全局依赖关系，增强对医学图像的理解。

总的来说，SAC和Transformer在医疗图像处理中相辅相成，前者通过空间适应性增强了卷积神经网络的灵活性，后者则借助于其全局注意力机制扩展了视觉编码的能力。