Swin UNETR: Swin Transformers for Semantic Segmentation of Brain Tumors in MRI Images
摘要卷积神经网络因为其卷积核的固有属性,其在远程建模方面存在着较大的问题。这可能导致对可变大小的肿瘤进行分割时存在不足。另一方面,Transformer在多个领域在捕获远程依赖信息方面表现出了出色的能力。本文提出了一个新的分割模型,称为SwinUNETR,具体来说,3D脑肿瘤语义分割被重新定义为一个序列到序列的预测问题,其中多模态输入数据被投影到一个1D嵌入序列当中,并用作分层SwinTransf