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像 UNet 这样的监督式深度学习网络在分割脑部异常（如病变和肿瘤）方面表现良好。然而，这类方法被提出用于单模态或多模态图像。我们使用混合 UNet Transformer (HUT) 来提高单模态病变分割和多模态脑肿瘤分割的性能。HUT 由两个并行运行的管道组成，其中一个基于 UNet，另一个基于 Transformer。基于 Transformer 的管道在训练期间依赖于 UNet 解码器中间层中的特征图。HUT 网络采用 3D 脑容量的可用模态，并将脑容量嵌入体素斑块中。系统中的变压器提高了全局注意力和体素斑块之间的长程相关性。此外，我们在 HUT 框架中引入了一种自监督训练方法，以提高整体分割性能。我们证明，在中风后病变解剖追踪 (ATLAS) 数据集的单模态分割中，HUT 的表现优于最先进的网络 SPiN，Dice 得分高出 4.84%，Hausdorffi 距离得分高出 41%。HUT 在脑肿瘤分割 (BraTS20) 数据集的脑部扫描中也表现良好，并且比最先进的网络 nnUnet 的 Dice 得分高出 0.96%，Hausdorffi 距离得分高出 4.1%。
HUT：用于脑病变和肿瘤分割的混合 UNet 变换器
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