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基于混合CNN-Transformer的医学图像分割方法研究.pdf

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    摘要

    随着医疗行业的高速发展，对于更高精度的医学图像分析的需求已经越来越急

    迫，其中医学图像分割技术是医学图像分析中至关重要的一环。过去的几年里基于U

    型的深度卷积分割网络一直在医学图像分割网络中占据着主导地位。但卷积本身的

    缺陷是无法捕捉到特征的远程依赖，只能通过卷积堆叠的方式来增加感受野，不断的

    堆叠卷积层，提升网络深度会造成训练难度的提高，甚至会导致过拟合，陷入局部最

    优解问题。最近，基于Transformer的网络在视觉的各种任务中都很流行，它能弥补

    卷积无法捕捉远程依赖的缺点。但是

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