TTT-Unet：通过测试时间训练层增强U-Net用于生物医学图像分割

 原文中文，约500字，阅读约需1分钟。发表于：。

本研究针对现有生物医学图像分割方法中长距离依赖捕捉不足的问题，提出了一种结合测试时间训练(TTT)层的U-Net框架——TTT-Unet。该框架在测试时动态调整模型参数，显著提升了捕捉局部和长距离特征的能力，实验结果表明TTT-Unet在多项医学影像分割任务中超越了现有的CNN和Transformer模型。

通过在2D TransUNet体系结构的基础上集成基于Transformer的编码器和解码器，探索了Transformers在U型医学图像分割中的潜力。实验证明TransUNet在医学应用中超越竞争对手。

2D TransUNet Transformer U型医学图像分割 医学应用 潜力
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