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MS-UNet-v2: 医学图像分割的自适应降噪方法与小数据训练策略
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一种名为MS-UNet的新型U-Net模型，用于医学图像分割任务。MS-UNet采用了基于Swin Transformer的多尺度嵌套解码器，并引入了边界损失和去噪模块。实验证明，MS-UNet在特征学习和分割性能方面表现出色，尤其在少量训练数据的情况下。
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关键要点
- 提出了一种名为MS-UNet的新型U-Net模型，用于医学图像分割任务。
- MS-UNet采用基于Swin Transformer的多尺度嵌套解码器，区别于传统的单层U-Net解码器结构。
- 引入了新颖的边界损失和去噪模块，提升了分割性能，并可单独应用于其他模型。
- 实验证明，MS-UNet在特征学习和分割性能方面表现出色，尤其在少量训练数据的情况下。
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