基于Transformer的MRI
时间: 2023-10-15 11:24:43 浏览: 42
基于Transformer的MRI脑肿瘤分割方法是通过将注意机制与CNN模型融合来克服局限性。Transformer是一种基于self-attention的架构,用于对序列到序列任务中的长距离相关性进行建模,并捕捉序列中任意位置之间的关系。它在自然语言处理和二维图像分类领域取得了成功。在医学图像分割中,局部和全局特征对于密集预测任务非常重要。因此,基于Transformer的方法在MRI脑肿瘤分割中首次应用了三维CNN中的Transformer。这种方法利用编码-解码结构,在编码器中利用三维CNN提取三维空间特征图,并通过Transformer进行全局特征建模。解码器则利用Transformer嵌入的特征,进行渐进式上采样来预测详细的分割图。这种基于Transformer的方法在多模态脑肿瘤分割中取得了较好的效果,并在MICCAI 2021上发表了相关论文[1]。你可以在论文链接中详细了解这个方法的细节,并在代码链接中获取相关代码。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [[深度学习论文笔记] TransBTS: Multimodal Brain Tumor Segmentation Using Transformer 基于Transformer的...](https://blog.csdn.net/weixin_49627776/article/details/115449591)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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