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TransBTS: 3D 多模态脑肿瘤分割 Transformer 阅读笔记

文章目录

  • 1 前言
  • 2 TransBTS 整体结构概述
  • 3 Network Encoder
  • 4 Network Decoder
  • 5 实验部分
  • 6 总结
  • 7 参考链接

1 前言

在这里插入图片描述
这是医学图像处理系列的第三篇文章,arXiv 链接在文末,为什么选择写下 TransBTS 这篇论文的阅读笔记?因为才有时间整理了。此外,与之前的两篇相比,它们都有各自的代表性。第一篇(https://zhuanlan.zhihu.com/p/505483978)是 2D Transformer 医学图像分割,第二篇(https://zhuanlan.zhihu.com/p/506716802)是轻量级网络 2.5D 的,在这一篇阅读笔记中,讲解的则是 3D 多模态脑肿瘤分割 Transformer,也接受在 MICCAI 上。后面文章过多的话,我会整理成目录的形式。
Transformer 由于自注意力机制具有捕获全局依赖特征的能力,且允许网络根据输入内容动态收集相关特征,在自然语言处理和 2D 图像分类方面取得了成功。然而,局部特征和全局特征对于 dense 的预测任务同样重要,尤其是对于 3D 医学图像分割。那么在 3D CNN 中利用 Transformer 是值得关注的,这篇文章中提出了基于编码器-解码器结构的新型网络 TransBTS,BTS 指的是 MRI 的脑肿瘤分割。为了获取局部的三维上下文信息,编码器首先利用 3D CNN 提取三维空


http://www.taodudu.cc/news/show-8458100.html

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