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新的MCSeg网络通过混合变换器-CNN模型推进心脏图像分割

研究人员开发了MCSeg，一种用于分割心脏图像的新网络架构。该模型利用体积变换器编码器与CNN解码器相结合，并通过新颖的Scaling Feature Pyramid模块进行连接。该网络使用掩码图像建模进行预训练，然后使用区域互信息损失进行微调，以提高边界精度。在各种心脏数据集上，MCSeg已证明其性能优于十一种最先进的方法，并在少样本学习场景中显示出潜力。