MS-Twins: 多尺度深度自注意力网络用于医学图像分割

提出了MS-Twins（Multi-Scale Twins）分割模型，通过结合不同尺度和级联特征，能更好地捕捉语义和细粒度信息，解决了医学图像分割中的最优化问题。在Synapse和ACDC两个数据集上，MS-Twins相较于现有网络结构有了显著进展，在Synapse数据集上的性能比SwinUNet高出8％，与nnUNet相比，在Synapse和ACDC上MS-Twins性能稍有优势。