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移动UNETR：高效医学图像分割的轻量级端到端混合视觉变换器
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原文中文，约500字，阅读约需1分钟。
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内容提要
通过在2D TransUNet体系结构的基础上集成基于Transformer的编码器和解码器，探索了Transformers在U型医学图像分割体系结构中的潜力。实验证明了TransUNet在医学应用中的优势。
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关键要点
- 在2D TransUNet体系结构的基础上，探索Transformers在医学图像分割中的潜力。
- 引入两个关键组件：Transformer编码器和Transformer解码器。
- Transformer编码器从CNN特征图中提取全局上下文，适用于多器官分割任务。
- Transformer解码器通过交叉注意力精炼候选区域，适合处理小而具有挑战性的分割目标。
- 实验证明TransUNet在医学应用中优于其他竞争对手。
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