医学图像分割框架

1、CoTr：基于CNN和Transformer进行3D医学图像分割
3D 2021年   GitHub - YtongXie/CoTr: [MICCAI2021] CoTr: Efficiently Bridging CNN and Transformer for 3D Medical Image Segmentation

2、TransUNet：用于医学图像分割的Transformers强大编码器
2D 2021年

3、TransFuse：融合Transformers和CNN用于医学图像分割
2D 2021年

4、MedT：用于医学图像分割的Transformer
2D 2021年

5、UNETR：用于3D医学图像分割的Transformer
3D 2021年GitHub - tamasino52/UNETR: Unofficial code base for UNETR: Transformers for 3D Medical Image Segmentation

6、V-Net: Fully Convolutional Neural Networks for Volumetric Medical Image Segmentation
3D 2016年

7、UNeXt：第一个基于卷积和MLP的快速医学图像分割网络
2D 2022年

8、MCTrans：Multi-Compound Transformer for Accurate Biomedical Image Segmentation
2D 2021年

9、UTNet：用于医学图像分割的混合Transformer架构
2D 2021年

10、Progressively Normalized Self-Attention Network for Video Polyp Segmentation
2D 2021年

11、A Multi-Branch Hybrid Transformer Network for Corneal Endothelial Cell Segmentation
2D 2021年

12、SpecTr：用于高光谱病理图像分割的光谱Transformer
2D 2021年

13、TransBTS：基于Transformer的多模态脑肿瘤分割
3D 2021年

14、U-Net Transformer：用于医学图像分割的自注意力和交叉注意力
2D 2021年

15、Swin-Unet：Unet形状的纯Transformer的医学图像分割

2D 2021年

16、DS-TransUNet：医学图像分割的双Swin Transformer U-Net
2D 2021年

17、UTNet：用于医学图像分割的混合Transformer架构
2D 2021年

18、PNS-Net：用于视频息肉分割的渐进归一化自注意力网络
2D 2021年

19、ResNet3D-VAE:3D MRI brain tumor segmentation using auto-encoder regularization
3D 2018年

20、SkipDesneNet3D: 3D Densely Convolutional Networks for Volumetric Segmentation
3D 2017年

21、HyperDense-Net: A hyper-densely connected CNN for multi-modal image segmentation
3D 2019年

22、multi-stream: Densenet3D:A hyper-densely connected CNN for multi-modal image segmentation
3D 2019年

23、DenseVoxelNet: Automatic 3D Cardiovascular MR Segmentation with Densely-Connected Volumetric ConvNets
3D 2017年

24、MED3D: Transfer learning for 3D medical image analysis
3D 2019年

25、HighResNet3D: On the Compactness, Efficiency, and Representation of 3D Convolutional Networks: Brain Parcellation as a Pretext Task
3D 2017年