arXiv:2303.09975v5 [ed.IV] 2024 年 6 月 2 日__

arXiv:2303.09975v5 [ed.IV] 2024 年 6 月 2 日

可下载资源数量

已经购买

下载数量：1

单价	0 1.0
Coupon	100% 0%
Total	0 1.0

点击下载点击购买并下载

点击购买，资源将自动在新窗口打开.

机构名称：

arXiv:2303.09975v5 [ed.IV] 2024 年 6 月 2 日

¥ 1.0

热度

摘要。人们对采用基于 Transformer 的架构进行医学图像分割的兴趣日益浓厚。然而，由于缺乏大规模带注释的医学数据集，要实现与自然图像相当的性能具有挑战性。相比之下，卷积网络具有更高的归纳偏差，因此很容易训练到高性能。最近，ConvNeXt 架构试图通过镜像 Transformer 块来现代化标准 ConvNet。在这项工作中，我们在此基础上进行了改进，设计了一种现代化且可扩展的卷积架构，以应对数据稀缺的医疗环境的挑战。我们推出了 MedNeXt，这是一个受 Transformer 启发的大核分割网络，它引入了 - 1）用于医学图像分割的完全 ConvNeXt 3D 编码器-解码器网络，2）残差 ConvNeXt 上采样和下采样块以保持跨尺度的语义丰富性，3）一种通过上采样小核网络迭代增加核大小的新技术，以防止在有限的医疗数据上出现性能饱和，4）在 MedNeXt 的多个级别（深度、宽度、核大小）上进行复合缩放。这使得它在 CT 和 MRI 模态和不同数据集大小的 4 个任务上实现了最佳性能，代表了一种现代化的医学图像分割深度架构。我们的代码已公开发布：https://github.com/MIC-DKFZ/MedNeXt。

添加pdf代下载 VIP点击下载文件