UNETR++:DelvingintoEfficientandAccurate3DMedicalImageSegmentation论文链接：https://arxiv.org/abs/2212.04497代码链接：https://github.com/Amshaker/unetr_plus_plus导读这篇论文主要讲述了一种名为UNETR++的3D医学图像分割方法，它提供了高质量的分割结果，并具有高效的参数和计算成本。作者介绍了一种新的有效的配对注意力（EPA）模块，该模块使用一对基于空间和通道注意的相互依赖分支来有效地学习空间和通道方向的区分性特征。实验结果表明，该方法在Synapse、BT

TMI2022|nnFormer：利用交织3D卷积和Transformer进行医学分割的新方案0AbstractTransformer作为自然语言处理的首选模型，在医学影像界引起了很少的关注。考虑到利用长期依赖关系的能力，Transformer有望帮助非典型卷积神经网络克服其空间归纳偏差的固有缺点。然而，大多数最近提出的基于Transformer的分割方法只是将Transformer作为辅助模块来帮助将全局上下文编码为卷积表示。为了解决这个问题，我们引入了nnFormer(not-anotherTransformer)，这是一种用于3D医学图像分割的3DTransformer。nnFormer