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
原文中文，约500字，阅读约需1分钟。发表于：。本研究针对皮肤癌分割中的全球上下文理解不足的问题，提出了一种名为MobileUNETR的轻量级混合CNN-变换器模型。该模型通过优化编码器和解码器，实现了在保持较小模型规模的同时，显著提高了图像分割的性能。实验表明，MobileUNETR在多个公开数据集上表现优异，标志着医学图像分割领域的突破性进展。
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。
