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nnFormer
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LightMedSeg-ISLES 以少 81 倍的参数量实现具有竞争力的脑卒中病灶分割
研究人员开发了 LightMedSeg-ISLES，一种新的脑卒中病灶分割管线，与现有方法相比，参数量显著减少。该模型拥有 126 万个参数，在 ISLES'26 数据集上取得了与 nnU-Net、UNETR++ 和 nnFormer 等大型模型相当的性能。LightMedSeg-ISLES 在使用参数量和计算资源大大减少的情况下，保留了 nnU-Net 的高 Dice 分数百分比，使其成为一个更易于部署的替代方案。
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自监督MAE预训练提升nnFormer在医学图像分割中的性能
研究人员开发了一种使用掩码自编码器（MAE）的自监督预训练框架，以提高nnFormer模型在医学图像分割中的效率。该方法通过重建被掩盖的部分，使模型能够从无标签的医学图像中学习解剖结构表示，从而解决了医学影像中标记数据有限的挑战。实验表明，该方法在标记数据较少的情况下，能够提高分割性能，加速微调收敛，并改善泛化能力。