TransUnet

### TransUNet概述 TransUNet是一种融合Transformer和卷积神经网络（CNN）的深度学习架构，旨在解决医学图像分割中的高精度需求。通过结合Transformer的强大全局建模能力和CNN的空间局部感知能力，TransUNet能够在保持细节的同时捕捉更广泛的上下文信息[^1]。 #### 原理 TransUNet的主要创新在于引入了Vision Transformer（ViT），这是一种基于自注意力机制的结构，能够有效捕获长距离依赖关系。具体来说，TransUNet将输入图像划分为固定大小的补丁序列，并将其嵌入到更高维度空间中作为Transformer的输入。随后，经过多头自注意力机制处理后的特征图会与传统的U-Net解码器相结合，从而完成像素级别的预测任务[^2]。 以下是TransUNet的关键组成部分及其功能描述： 1. **编码阶段** 编码部分主要由ResNet构成的基础骨干网以及附加在其上的Transformer模块组成。基础骨干网负责提取低层次特征；而Transformer则进一步增强高层次语义表示的学习效果。 2. **桥接组件** 这一环节实现了从传统卷积特征向纯transformer-based feature maps转换的过程。它不仅保留了原有分辨率下的重要边缘轮廓信息，还增加了跨区域间的关联度分析。 3. **解码阶段** 解码路径采用标准U形结构设计思路，逐步恢复至原尺寸输出。期间穿插跳跃连接策略来弥补因下采样丢失掉的小尺度纹理特性。 ```python import torch.nn as nn class Encoder(nn.Module): def __init__(self, img_size=224, patch_size=16, embed_dim=768, depth=12, num_heads=12): super(Encoder, self).__init__() self.patch_embed = PatchEmbedding(img_size=img_size, patch_size=patch_size, embed_dim=embed_dim) self.transformer_blocks = nn.Sequential(*[ Block(dim=embed_dim, heads=num_heads) for _ in range(depth)]) def forward(self, x): x = self.patch_embed(x) x = self.transformer_blocks(x) return x class Decoder(nn.Module): def __init__(self, out_channels=[512, 256, 128], final_out_channel=1): super(Decoder, self).__init__() layers = [] input_channel = max(out_channels) for channel in reversed(out_channels[:-1]): layers.append(ConvBlock(input_channel, channel)) input_channel = channel layers.append(nn.ConvTranspose2d(input_channel, final_out_channel, kernel_size=4, stride=2, padding=1)) self.decoder_layers = nn.Sequential(*layers) def forward(self, x): return self.decoder_layers(x) class TransUNet(nn.Module): def __init__(self, encoder_params={}, decoder_params={}): super(TransUNet, self).__init__() self.encoder = Encoder(**encoder_params) self.decoder = Decoder(**decoder_params) def forward(self, x): encoded_features = self.encoder(x) decoded_output = self.decoder(encoded_features.permute(0, 2, 1).view(-1, 768, 14, 14)) return decoded_output ``` 上述代码片段展示了如何构建一个简单的TransUNet框架，其中包含了编码器、解码器两大部分的内容定义方式[^3]。 #### 应用场景 由于其卓越的表现力，特别是在医疗影像领域内的表现尤为突出，比如MRI扫描结果或者CT片断层解析等方面的应用非常广泛。例如，在脑肿瘤自动检测项目里，利用TransUNet可以精准地标记出病变部位的具体范围边界，辅助医生做出更加精确可靠的诊断结论[^4]。 ---