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多类型肿瘤的分割基础模型
内容提要
本文介绍了多种基于 U-Net 和 Transformer 的医学图像分割模型，如 STU-Net、TransBTS 和 UNETR。这些模型在脑肿瘤和肝肿瘤的分割任务中表现优异，利用自监督学习和多模态数据提高了分割精度和可转移性。
关键要点
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提出了可扩展和可转移的 U-Net (STU-Net) 模型，参数范围从 1400 万到 14 亿，在大规模医学分割数据集上表现良好。
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基于 3D U-Net 的多模态脑肿瘤分割框架在验证数据集上实现了平均病灶 Dice 分数为 0.79、0.72 和 0.74。
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提出了一种基于 Transformer 和 MPU-Net 的肿瘤分割模型，结合图像串行化和位置注意力模块，提升了肝脏肿瘤分割的性能。
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提出了一种名为 Volume Fusion (VF) 的自监督学习策略，表现优于其他自监督训练和分割模型的方法。
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新网络 TransBTS 利用全局和局部特征进行 MRI 脑肿瘤分割，在 BraTS 2019 和 2020 数据集上取得了最高分割效果。
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提出了一种将 Transformers 集成到自适应 U-Net 中的新型网络架构，优化了脑肿瘤分割的潜力。
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TransDoDNet 在多个部分标记的数据集上表现优异，创造了大规模的部分标记的多器官和肿瘤分割基准 MOTS。
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UNETR 架构通过使用 Transformer 作为编码器，捕捉更长程的空间依赖性，在多器官分割任务上取得了最优性能。
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UNetFormer 框架结合了 3D Swin 变压器和卷积神经网络，满足了准确性和计算成本之间的权衡要求。
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Swint UNEt TRansformers 模型在 BraTS 2021 分割挑战中表现优越，能够将 3D 颅脑肿瘤分割转换为序列预测问题。
延伸问答
STU-Net模型的参数范围是多少？
STU-Net模型的参数范围从1400万到14亿。
TransBTS模型在脑肿瘤分割中表现如何？
TransBTS模型在BraTS 2019和2020数据集上取得了当前最高的分割效果。
Volume Fusion策略的主要优势是什么？
Volume Fusion策略表现优于其他自监督训练和分割模型的方法，无需手动注释即可预训练分割模型。
UNETR架构的主要特点是什么？
UNETR架构使用Transformer作为编码器，能够捕捉更长程的空间依赖性，并保持U形网络设计。
TransDoDNet在分割任务中的表现如何？
TransDoDNet在多个部分标记的数据集上表现优异，创造了大规模的多器官和肿瘤分割基准MOTS。
Swint UNEt TRansformers模型的应用是什么？
Swint UNEt TRansformers模型用于3D颅脑肿瘤的语义分割，并在BraTS 2021分割挑战中表现优越。
