结合卷积与变换，Perspective+ Unet 提升图像分割的性能与效率！

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关注 「 AIWalker 」 并 星标 从此AI不迷路 来源于 AI视界引擎 ，作者 AI引擎 精确的医学图像分割对于提取关键的临床信息至关重要，这些信息在提高诊断准确性、制定有效的治疗方案以及改善患者预后方面发挥着关键作用。尽管卷积神经网络（CNNs）和非局部注意力方法在医学图像分割方面取得了显著的成就，但它们要么因为依赖局部特征而难以捕捉长距离的空间依赖性，要么在尝试使用全局注意力机制解决此问题时面临巨大的计算和特征整合挑战。为了克服医学图像分割中现有的局限性，作者提出了一种新颖的架构，即Perspective+ Unet。 这个框架具有三大创新点： (i) 在编码器阶段引入了双路径策略，结合传统卷积和扩张卷积的结果。这不仅保持了局部感受野，还显著地扩展了它，使得在保留细节敏感性的同时更好地理解图像的全局结构。 (ii) 框架融 ………………………………