transformer医学代码

引用中提到了Transformer Encoder的作用是计算自注意力，输出的结果是[B,n_p,h_c]。而引用中提到了TransUNet，它是将Transformer作为医学图像分割任务的编码器，并与U-Net结合使用，以恢复局部空间信息并增强细节。TransUNet在多器官分割和心脏分割等医疗应用中表现出优于其他竞争方法的性能。在这个背景下，引用中进一步介绍了TransUNet作为医学图像分割的替代方案。它利用了Transformer将标记化图像块编码为输入序列，并提取全局上下文信息，同时使用解码器对编码特征进行上采样，并与高分辨率CNN特征图相结合，以实现精确定位。根据这些信息，Transformer的医学代码可以用于医学图像分割任务，通过计算自注意力和结合U-Net进行编码和解码操作，实现精细的细节恢复和分割效果。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [TransUNet: Transformers Make StrongEncoders for Medical Image Segmentation文章详解(结合代码)](https://blog.csdn.net/Orange_sparkle/article/details/128135688)[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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