MAPUNetR: A Hybrid Vision Transformer and U-Net Architecture for Efficient and Interpretable Medical Image Segmentation
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内容提要
本研究提出了一种新颖的医学图像分割架构MAPUNetR，结合变换器模型与U-Net框架，解决了分辨率保持和模型透明性问题。实验结果表明，该模型在BraTS 2020数据集上的Dice分数达到0.88，显示出显著的临床应用潜力。
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