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医学影像logo新上映_免费logo设计生成器(2024年12月抢先看)

内容来源：百业图库所属栏目：导读更新日期：2024-12-03

医学影像logo

Transformer新突破！医学分割 𐟎‰𐟎‰ 卷积神经网络（CNN）在提取底层特征和视觉结构方面表现出色。这些底层特征包括关键点、线和基本图像结构，具有明显的几何特性，如平移和旋转等变换下的一致性。例如，CNN卷积滤波器检测到的关键点和物体边界在空间变换下应该同时变换（共变性）。CNN网络在处理这类共变性时非常自然。然而，当我们检测到这些基本视觉要素后，高层视觉语义信息更关注这些要素如何关联在一起构成一个物体，以及物体与物体之间的空间位置关系如何构成一个场景。这些是我们更关心的内容。目前来看，Transformer在处理这些要素之间的关系上更自然也更有效。 ✔️动机卷积神经网络缺乏对图像中存在的远程依赖项进行建模的能力。当分割的mask较大时，学习与该mask相对应的像素之间的远程依存关系有助于做出有效的预测。这篇文章探索了将仅在自注意力机制上工作的Transformer结构用作医学图像分割的编码器而无需进行任何预训练的可行性。由于医学影像的数据较少，且标注也需耗费大量时间，本文设定了门控位置敏感的轴向注意机制，引入了四个门来控制对key、query和value的位置嵌入供应的信息量。这些门是可学习的参数，这使得所提出的机制可以应用于任何大小的任何数据集。根据数据集的大小，这些门将了解图像数量是否足以学习适当的位置嵌入。此外，本文提出了局部全局（LoGo）训练策略，在该策略中，本文使用了浅层的全局分支和深层的局部分支来对医学图像的patch进行操作。这种策略可提高分割效果，因为不仅对整个图像进行操作，而且专注于局部patch中存在的更精细的细节。提出了MedT网络，基于gated position-sensitive axial attention mechanism和局部全局（LoGo）训练策略。

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