multiPI-TransBTS：基于多物理信息的脑肿瘤图像分割多路径学习框架
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。该研究针对脑肿瘤图像分割中的自动化挑战，提出了一种新颖的Transformer框架multiPI-TransBTS，旨在提升分割精度。通过整合空间信息、语义信息及多模态成像数据，该框架有效应对脑肿瘤特征的异质性，并在BraTS2019和BraTS2020数据集上展现了优于现有最先进方法的性能，为改善脑肿瘤患者的临床结果提供了新的可能性。
该研究提出了一种新的Transformer框架multiPI-TransBTS，用于改善脑肿瘤图像分割的自动化挑战。该框架整合了空间信息、语义信息和多模态成像数据，有效应对脑肿瘤特征的异质性。在BraTS2019和BraTS2020数据集上展现了优于现有方法的性能，为改善脑肿瘤患者的临床结果提供了新的可能性。
