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MobileUtr: 重访轻量级 CNN 和 Transformer 之间的关系，用于高效的医学图像分割
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原文中文，约500字，阅读约需1分钟。
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内容提要
通过在2D TransUNet体系结构的基础上建立在nnU-Net体系结构的基础上，我们引入了Transformer编码器和解码器来提取全局上下文和精炼候选区域。实验证明不同的医学任务受益于不同的体系结构设计。TransUNet在医学图像分割中表现出色，超越竞争对手。
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关键要点
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在2D TransUNet体系结构的基础上，结合nnU-Net体系结构，探索Transformers在编码器和解码器设计中的潜力。
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引入两个关键组件：Transformer编码器用于提取全局上下文，Transformer解码器用于候选区域的精炼。
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不同医学任务受益于不同的体系结构设计，Transformer编码器在多器官分割中表现出色。
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Transformer解码器在处理小而具有挑战性的分割目标（如肿瘤分割）方面更有益。
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实验证明将基于Transformer的编码器和解码器集成到U型医学图像分割体系结构中具有巨大潜力。
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TransUNet在各种医学应用中超越竞争对手。
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