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CoT-TransUNet:轻量化的上下文Transformer医学图像分割网络
被引量：
17
1
作者
杨鹤
柏正尧
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2023年第3期218-225,共8页
针对以往医学图像分割网络中卷积的感受野太小以及Transformer的特征丢失问题,提出了一种端到端的轻量化上下文Transformer医学图像分割网络(lightweight context Transformer medical image segmentation network,CoT-TransUNet)。该...
针对以往医学图像分割网络中卷积的感受野太小以及Transformer的特征丢失问题,提出了一种端到端的轻量化上下文Transformer医学图像分割网络(lightweight context Transformer medical image segmentation network,CoT-TransUNet)。该网络由编码器、解码器以及跳跃连接三部分组成。对于输入图像,编码器使用CoTNetTransformer的混合模块,采用CoTNet作为特征提取器来生成特征图。Transformer块则把特征图编码为输入序列。解码器通过一个级联上采样器,将编码后的特征进行上采样。该上采样器级联了多个上采样块,每个上采样块都采用CARAFE上采样算子。通过跳跃连接实现编码器与解码器在不同分辨率上的特征聚合。CoT-TransUNet通过在特征提取阶段采用全局与局部上下文信息相结合的CoTNet;在上采样阶段采用具有更大感受野的CARAFE算子。实现了生成更好的输入特征图,以及基于内容的上采样,并保持轻量化。在多器官分割任务的实验中,CoTTransUNet取得了优于其他网络的性能。
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关键词
医学图像分割
上下文Transformer网络
级联上采样器
轻量化
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职称材料
题名
CoT-TransUNet:轻量化的上下文Transformer医学图像分割网络
被引量：
17
1
作者
杨鹤
柏正尧
机构
云南大学信息学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2023年第3期218-225,共8页
基金
云南省重大科技专项计划(202002AD080001)。
文摘
针对以往医学图像分割网络中卷积的感受野太小以及Transformer的特征丢失问题,提出了一种端到端的轻量化上下文Transformer医学图像分割网络(lightweight context Transformer medical image segmentation network,CoT-TransUNet)。该网络由编码器、解码器以及跳跃连接三部分组成。对于输入图像,编码器使用CoTNetTransformer的混合模块,采用CoTNet作为特征提取器来生成特征图。Transformer块则把特征图编码为输入序列。解码器通过一个级联上采样器,将编码后的特征进行上采样。该上采样器级联了多个上采样块,每个上采样块都采用CARAFE上采样算子。通过跳跃连接实现编码器与解码器在不同分辨率上的特征聚合。CoT-TransUNet通过在特征提取阶段采用全局与局部上下文信息相结合的CoTNet;在上采样阶段采用具有更大感受野的CARAFE算子。实现了生成更好的输入特征图,以及基于内容的上采样,并保持轻量化。在多器官分割任务的实验中,CoTTransUNet取得了优于其他网络的性能。
关键词
医学图像分割
上下文Transformer网络
级联上采样器
轻量化
Keywords
medical image segmentation
context Transformer network
cascaded upsampler
lightweight
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
CoT-TransUNet:轻量化的上下文Transformer医学图像分割网络
杨鹤
柏正尧
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2023
17
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