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【论文+代码】Swin-Unet：类似Unet的纯Transformer医学图像分割模型

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简介：
本文提出了一种基于纯Transformer架构的新型医学图像分割模型——Swin-Unet。该模型借鉴了U-Net的设计理念，利用Swin Transformer作为其核心组件，展现了在医学影像领域中的卓越性能和潜力。同时提供了完整的代码实现以供参考和研究使用。 【论文+代码】Swin-Unet：一种类似Unet的纯Transformer模型用于医学图像分割。代码已亲测可运行，想要对代码进行改进可以从main.py文件开始。

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  • 【论文+代码】Swin-Unet：类似Unet的纯Transformer医学图像分割模型
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    本文提出了一种基于纯Transformer架构的新型医学图像分割模型——Swin-Unet。该模型借鉴了U-Net的设计理念，利用Swin Transformer作为其核心组件，展现了在医学影像领域中的卓越性能和潜力。同时提供了完整的代码实现以供参考和研究使用。 【论文+代码】Swin-Unet：一种类似Unet的纯Transformer模型用于医学图像分割。代码已亲测可运行，想要对代码进行改进可以从main.py文件开始。
     
  • 基于Swin-Unet-Transformer的二分类语义分割网络
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    本研究提出了一种基于Swin-Unet-Transformer架构的新型二分类语义分割模型，旨在提高复杂场景下图像细节识别与分割精度。 1. 增加了数据加载部分，并优化了二分类的损失函数。 2. 添加了必要的中文注释以便更好地理解代码。 3. 附带了自己的数据集以供测试使用。 4. 如有问题，欢迎随时联系交流。
     
  • 基于UNet及UNet++的细胞图像医学图像分割Python代码.zip
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    本资源提供基于UNet和UNet++网络架构的细胞图像分割的Python实现代码。适用于医疗影像处理的研究与应用开发。 该Python项目基于UNet和UNet++模型实现了细胞图像的医学图像分割功能，并已通过导师指导及评审获得高分（99分）。此代码完整且易于运行，适合计算机相关专业的大三学生作为毕业设计或课程作业使用。对于需要实战练习的学习者来说，这也是一个很好的实践项目选择。
     
  • 基于Swin Transformer和UNet框架的图像分割模型在TensorFlow中的实现与应用
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    本研究提出了一种结合Swin Transformer与UNet架构的创新图像分割模型，并实现了其在TensorFlow平台的应用，以提升医学影像等领域的精确度与效率。 本段落详细阐述了一种融合了Swin Transformer编码器和解码模块（类似于UNet结构）的深度神经网络设计方法，并附有TensorFlow的具体实现方式。具体而言，在构建的自定义Model类—SwinUnet下完成了对编码阶段使用的Patch Merging操作以及解码部分中反卷积层和跳跃连接等机制的设计；利用预训练权重加快收敛速度；最后给出了样例演示用法，验证所构造网络能够正确地完成端到端预测任务的能力。 本教程主要面向有一定机器学习基础知识的科研工作者和技术人员。特别是对于那些熟悉深度学习框架并且对医学影像识别或其他图像处理领域感兴趣的从业者来说非常有价值。 使用场景及目标：①帮助研究者创建高效的图像分类系统，特别是在医疗诊断等领域内高分辨率遥感影像或者显微图像的应用中表现突出；②为想要深入了解现代计算机视觉算法内在原理的研究人员提供有价值的参考资料。通过对本项目的学习，学员将能够掌握构建此类先进模型的关键步骤，从定义参数设置到实际部署上线整个流程。 此外，由于该模型采用Transformer家族最新研究成果之一即Swin架构来充当骨干提取特征，因此其相较于传统的CNN表现出了更高的鲁棒性和灵活性；与此同时得益于残差链接的引入使得网络更容易训练同时也有利于保持多尺度信息的一致性和完整性，提高语义表达水平。此外还支持直接读入任意大小的图片而不必做过多预处理调整即可快速获得理想结果。
     
  • UNet 3: 全尺度连接的UNet在医学图像分割中的应用
    优质
    本文介绍了全尺度连接的UNet（UNet 3）模型，并探讨了其在复杂医学图像分割任务中的优越性能和广泛适用性。 UNet 3 是一个全规模的连接型 UNet 网络，用于医学图像处理。
     
  • 关于利用Transformer和Unet进行医疗图像分割的研究
    优质
    本研究探索了结合Transformer与Unet架构在医疗影像分割中的应用，旨在提升复杂疾病诊断的准确性和效率。通过融合两者的优点，为医学成像分析提供创新解决方案。 本段落介绍了一种新的模型——Transformer-Unet（TUnet），该模型直接在原始医学图像上应用Transformer进行预处理，而不是像传统方法那样对特征图进行操作。作者设计了一个类似于Vision Transformer的结构，并保留了Unet的解码器部分。实验结果显示，在CT82数据集上的胰腺分割任务中，相较于传统的Unet及其变体（如Attention Unet和TransUnet），TUnet在多个性能指标上都表现出更好的效果。 此外，作者还研究了不同大小补丁对模型效率的影响，并发现16×16的尺寸最为理想。该模型适用于需要高精度和鲁棒性的医疗图像分割任务，特别是临床应用中。通过提高医学影像处理的质量，TUnet能够帮助医生做出更准确的诊断并改善患者的治疗效果。 对于希望深入了解这一技术的研究人员或开发人员来说，建议重点阅读文章中的技术细节部分，尤其是Transformer如何直接应用于原始图像以及Unet解码器的工作原理。此外，在实际应用中可以参考文中提供的超参数设置和训练技巧来优化模型性能。
     
  • 基于TransUnet与Swin-Unet的医学图像语义分割对比研究：针对腹部器官的多类别分割
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    本研究探讨了TransUnet和Swin-Unet在腹部器官多类别分割任务中的性能差异，旨在为医学影像分析提供有效算法选择。 数据集用于腹部器官多类别图像的语义分割任务，Dice系数约为0.8，IoU为0.7，存储在data目录下的训练集和验证集中。 代码支持一键运行，并提供两种网络模型供选择：TransUnet 和 Swin-Unet。学习率采用cos余弦退火算法调整，可以通过修改base-size参数来适应大尺度数据的训练需求。优化器使用了AdamW。 评估指标包括Dice系数、IoU、召回率（recall）、精确度（precision）、F1分数以及像素准确率等，代码会在每个epoch结束后对训练集和验证集进行自动评估，并将结果保存在runs目录下的json文件中。 推理阶段采用可视化界面操作：运行infer脚本后会启动本地网页服务，用户可以通过上传图片来查看模型的分割效果。
     
  • 不同版本的Unet模型在图像分割中的应用-包括Unet、RCNN-Unet、Attention Unet及RCNN-Attention等
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    本研究探讨了多种改进版的Unet模型在图像分割任务中的表现，涵盖基础Unet、引入区域卷积网络（RCNN）增强的RCNN-Unet，以及融合注意力机制的Attention Unet和RCNN-Attention模型。通过比较分析，旨在揭示不同架构对提高分割精度与效率的影响。 Unet模型在图像分割中的应用包括基本的U-Net、RCNN-Unet、注意力Unet以及嵌套式Unet（Nest of Unets）等多种变体。每种模型都针对不同的需求进行了优化和改进，例如递归残差卷积神经网络(R2U-Net)用于医学图像分割时提供了更好的性能；而Attention U-Net则通过学习关注特定区域来提高胰腺等复杂结构的检测精度。这些技术的发展为生物医学图像处理领域带来了新的可能性和发展方向。
     
  • 不同类型图像分割中Unet模型的应用与实现
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    本文探讨了在不同类型的图像分割任务中应用U-Net模型的方法和效果，详细介绍了该模型的具体实现过程。 不同类型的图像分割Unet模型的实现 UNet - U-Net：用于生物医学图像分割的卷积网络 RCNN-UNet - 基于U-Net (R2U-Net) 的循环残差卷积神经网络，用于医学图像分割 注意 Unet - 注意 U-Net：学习在哪里寻找胰腺 RCNN-Attention Unet - Attention R2U-Net ：仅集成两个最近的先进作品（R2U-Net + Attention U-Net） 嵌套 UNet - UNet++：用于医学图像分割的嵌套 U-Net 架构 具有图层可视化功能 pip install -r requirements.txt t_data = # 输入数据 l_data = # 标签输入 test_image = # 测试图片