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Transformer在脑肿瘤MRI图像分割中的研究进展
1
作者
陈雷
李光宇
+2 位作者
杨锋
蔡婧欣
高梦谣
《磁共振成像》
北大核心
2025年第8期181-187,200,共8页
脑肿瘤精准分割至关重要,但传统卷积神经网络因局部感受野限制难以建模磁共振成像(magnetic resonance imaging,MRI)中的长距离依赖,影响对异质性高、边界模糊肿瘤的分割精度。Transformer凭借全局自注意力机制为此提供了新思路。本文...
脑肿瘤精准分割至关重要,但传统卷积神经网络因局部感受野限制难以建模磁共振成像(magnetic resonance imaging,MRI)中的长距离依赖,影响对异质性高、边界模糊肿瘤的分割精度。Transformer凭借全局自注意力机制为此提供了新思路。本文综述了Transformer在脑肿瘤MRI分割中的进展,重点分析了Transformer模型在层次化注意力、编解码结构、残差连接等关键技术上的改进,探讨了多模态融合、模态缺失应对、轻量化设计及注意力机制本身的创新策略;尽管Transformer显著提升了精度,仍面临数据稀缺、模态缺失鲁棒性、类别不平衡、计算成本高和可解释性不足等挑战,未来需聚焦数据高效利用、模态弹性建模、拓扑感知优化、轻量化与可解释性增强等方向。本文系统梳理了Transfomer在脑肿瘤MRI图像分割领域的研究现状,总结了目前研究的局限性并指出未来的研究方向,本文旨在为深入理解其技术演进、核心挑战与发展方向提供系统性参考。
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关键词
Transformer模型
脑肿瘤分割
磁共振成像
多模态
注意力机制
轻量化设计
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职称材料
题名
Transformer在脑肿瘤MRI图像分割中的研究进展
1
作者
陈雷
李光宇
杨锋
蔡婧欣
高梦谣
机构
山东中医药大学附属医院资产设备处
山东中医药大学医学信息工程学院
出处
《磁共振成像》
北大核心
2025年第8期181-187,200,共8页
文摘
脑肿瘤精准分割至关重要,但传统卷积神经网络因局部感受野限制难以建模磁共振成像(magnetic resonance imaging,MRI)中的长距离依赖,影响对异质性高、边界模糊肿瘤的分割精度。Transformer凭借全局自注意力机制为此提供了新思路。本文综述了Transformer在脑肿瘤MRI分割中的进展,重点分析了Transformer模型在层次化注意力、编解码结构、残差连接等关键技术上的改进,探讨了多模态融合、模态缺失应对、轻量化设计及注意力机制本身的创新策略;尽管Transformer显著提升了精度,仍面临数据稀缺、模态缺失鲁棒性、类别不平衡、计算成本高和可解释性不足等挑战,未来需聚焦数据高效利用、模态弹性建模、拓扑感知优化、轻量化与可解释性增强等方向。本文系统梳理了Transfomer在脑肿瘤MRI图像分割领域的研究现状,总结了目前研究的局限性并指出未来的研究方向,本文旨在为深入理解其技术演进、核心挑战与发展方向提供系统性参考。
关键词
Transformer模型
脑肿瘤分割
磁共振成像
多模态
注意力机制
轻量化设计
Keywords
Transformer model
segmentation of brain tumors
magnetic resonance imaging
multimodal
attention mechanism
lightweight design
分类号
R445.2 [医药卫生—影像医学与核医学]
R739.41 [医药卫生—肿瘤]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
Transformer在脑肿瘤MRI图像分割中的研究进展
陈雷
李光宇
杨锋
蔡婧欣
高梦谣
《磁共振成像》
北大核心
2025
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