Transformer在医学图像分割中表现出了巨大的前景，因为它们能够通过自注意力捕获长期依赖关系。然而，它们缺乏学习像素之间的局部(上下文)关系的能力。以前的工作试图通过在Transformer的编码器或解码器模块中嵌入卷积层来克服这一问题，因此有时会出现特征不一致的情况。为了解决这个问题，本文提出了一种新的基于注意力的解码器，即级联注意解码器(CASCADE)，它利用了分层Vision Tra

在深度学习医学图像分割领域，训练一个性能强，可以大规模部署落地的模型，往往需要大量手动标注的数据进行监督训练，其中花费的成本是非常高的。为了解决这一挑战，少样本学习（few-shot）技术有潜力从有限的几个sample中学习新类别的能力。本文提出了一种基于交叉掩码注意力的少样本医学图像分割新框架CAT-Net：通过挖掘support和query图像之间的相关性，并限制模型仅关注有用的前景信息，来提

由于卷积神经网络的卷积运算的特性，它们在建模长程相关性和空间相关性时受到限制。虽然Transformer最初是为了解决这个问题而开发的，但它们无法捕获低级别的特征。相比之下，局部和全局特征对于密集预测(例如在具有挑战性的环境中进行分割)都是至关重要的。在本文中，我们提出了一种新的方法HiFormer，该方法有效地连接了CNN和用于医学图像分割的Transformer。具体来说，我们使用开创性的Sw

Vision Transformer(ViT)在全局和局部表示的自监督学习方面表现出了出色的性能，这些表示它可以转移到下游任务的应用中。提出模型：提出一种新的自监督学习框架Swin UNETR，它具有定制的代理任务，用于医学图像分析。模型介绍：(1)一种新的基于3D变压器的模型，称为Swin UNEt Transformer (Swin UNETR)，具有用于自我监督前训练的分层编码器;(2)为学

Vision Transformer(ViT)在全局和局部表示的自监督学习方面表现出了出色的性能，这些表示它可以转移到下游任务的应用中。提出模型：提出一种新的自监督学习框架Swin UNETR，它具有定制的代理任务，用于医学图像分析。模型介绍：(1)一种新的基于3D变压器的模型，称为Swin UNEt Transformer (Swin UNETR)，具有用于自我监督前训练的分层编码器;(2)为学

由于卷积神经网络的卷积运算的特性，它们在建模长程相关性和空间相关性时受到限制。虽然Transformer最初是为了解决这个问题而开发的，但它们无法捕获低级别的特征。相比之下，局部和全局特征对于密集预测(例如在具有挑战性的环境中进行分割)都是至关重要的。在本文中，我们提出了一种新的方法HiFormer，该方法有效地连接了CNN和用于医学图像分割的Transformer。具体来说，我们使用开创性的Sw

Vision Transformer(ViT)在全局和局部表示的自监督学习方面表现出了出色的性能，这些表示它可以转移到下游任务的应用中。提出模型：提出一种新的自监督学习框架Swin UNETR，它具有定制的代理任务，用于医学图像分析。模型介绍：(1)一种新的基于3D变压器的模型，称为Swin UNEt Transformer (Swin UNETR)，具有用于自我监督前训练的分层编码器;(2)为学

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