transformer医学图像分割

在医学图像分割中，Transformer是一种用于替代传统卷积神经网络的方法。它能够有效地处理3D医学图像，提供更精确的分割结果。

一种基于Transformer的方法是CoTr，它结合了CNN和Transformer来进行3D医学图像分割。另一个方法是UNETR，它采用纯Transformer来进行3D医学图像分割。Swin-unet是另一种类UNET的方法，它也是基于Transformer的。还有一种名为TransBTS的方法，它使用Transformer进行多模态脑肿瘤分割。而TransUNet则是一种利用Transformer作为强大编码器的方法，用于医学图像分割。

这些方法的核心思想是利用Transformer的自注意力机制来捕捉图像中的长距离依赖性，从而提高分割的精确度。与传统的卷积神经网络不同，Transformer对于图像中的每个位置并不均等对待，而是通过引入可变形的自注意力机制来关注少数关键位置。这种方法大大降低了计算和空间复杂度，并且能够处理多尺度和高分辨率特征图，从而提高了医学图像分割的效果。

如果您对Transformer在医学图像分割中的具体实现感兴趣，您可以学习一些相关的Vis Transformer，并以博客的形式详细讲解。此外，U-Net的decoder部分也是医学图像分割中常用的一种技术，可以进一步加深对医学图像分割的理解。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [transformer进行医学图像分割文章](https://blog.csdn.net/weixin_43779199/article/details/119949622)[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: 50%"]
- *3* [医学图像分割之TransUNet](https://blog.csdn.net/yjysunshine/article/details/130260556)[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: 50%"]
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