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ASSNet：用于微肿瘤和多器官分割的自适应语义分割网络
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了UTNet，一种将self-attention集成到卷积神经网络中的混合Transformer体系结构，用于增强医学图像分割。UTNet通过应用self-attention模块和相对位置编码，能够捕捉不同尺度的长程依赖关系，并在心脏磁共振成像中展现出优异的分割性能和鲁棒性。有望在其他医学图像分割中广泛应用。
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关键要点
- 本研究提出UTNet，一种将self-attention集成到卷积神经网络中的混合Transformer体系结构。
- UTNet通过在编码器和解码器中应用self-attention模块，能够捕捉不同尺度的长程依赖关系。
- 提出了一种有效的self-attention机制与相对位置编码，将复杂度从O(n^2)降低到约O(n)。
- 在多标签、多厂商的心脏磁共振成像队列上评估UTNet，显示出优异的分割性能和鲁棒性。
- UTNet有望在其他医学图像分割中广泛应用。
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