基于 Transformer 的卒中分割架构:综述
依赖于诊断工具及深度学习方法,该论文旨在探索基于 Transformer 的创新架构在中风分割领域的应用,提供详细的分析和评估,同时探讨未来的研究发展方向。
通过在2D TransUNet和nnU-Net体系结构的基础上,探索了Transformers在医学图像分割中的潜力。引入了基于Transformer的编码器和解码器,用于图像块标记化和候选区域的精炼。实验证明了将Transformer集成到U型医学图像分割体系结构中的巨大潜力。
BriefGPT - AI 论文速递 -
依赖于诊断工具及深度学习方法,该论文旨在探索基于 Transformer 的创新架构在中风分割领域的应用,提供详细的分析和评估,同时探讨未来的研究发展方向。
通过在2D TransUNet和nnU-Net体系结构的基础上,探索了Transformers在医学图像分割中的潜力。引入了基于Transformer的编码器和解码器,用于图像块标记化和候选区域的精炼。实验证明了将Transformer集成到U型医学图像分割体系结构中的巨大潜力。
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