swin transformer unet

### 关于Swin Transformer与UNet结合的信息

#### SUNet架构概述
为了应对图像去噪任务中的挑战，研究者们提出了将Swin Transformer作为主干网络并集成到UNet结构中形成的新模型——SUNet。这种组合不仅继承了UNet在医学影像分析方面的优势，还利用了Swin Transformer强大的表征学习能力[^2]。

#### 实现细节
具体来说，在构建SUNet时，采用预训练好的Swin Transformer来替代传统UNet中的下采样路径部分。这样做可以更有效地捕捉全局上下文信息以及局部特征之间的关系。对于解码器端，则保持原有的跳跃连接机制不变，从而使得低级的空间位置信息能够被很好地保留下来用于最终预测图的重建[^3]。

import torch.nn as nn
from monai.networks.nets import SwinUNETR, UNet


class CustomSwinUNET(nn.Module):
    def __init__(self, img_size=(128, 128), in_channels=1, out_channels=2):
        super().__init__()
        
        self.swin_unetr = SwinUNETR(
            img_size=img_size,
            in_channels=in_channels,
            out_channels=out_channels,
            feature_size=24,  # Adjust based on your dataset
            drop_rate=0.0,
            attn_drop_rate=0.0,
            dropout_path_rate=0.0,
            use_checkpoint=True)

    def forward(self, x):
        return self.swin_unetr(x)


if __name__ == "__main__":
    model = CustomSwinUNET()
    print(model)

此代码片段展示了如何创建一个自定义版本的`CustomSwinUNET`类，它基于MONAI库提供的官方实现进行了简化调整。用户可以根据实际应用场景修改参数设置以适应不同的数据集需求。