医療画像セグメンテーションに強力なエンコーダーとなるTransformer

医療画像のセグメンテーションタスクに、Transformerとu-Netを組み合わせた新しいモデル「TransUNet」が提案されました。Transformerが画像全体の長距離パターンを捉え、u-Netが細部の特徴を保持することで、器官や心臓部位の輪郭をより正確に抽出できるようになります。従来手法よりも少ない調整で高い精度を達成でき、医療現場での活用が期待されています。