FCTransNet: 面向医学图像分割的全尺度通道 Transformer 网络

来源：计算机应用与软件杂志2025年第9期北京时间：

作者：邢家熠, 裴颂文

摘要：传统医学图像分割模型的编解码器之间仍然存在不兼容。针对这一问题，提出一个高效、强大的网络 FCTransNet (Full-scale Channel Transformer Network)。FCTransNet 遵循了成功的 U 型结构设计且有两个吸引人的模块：1) 使用全尺度通道 Transformer (Full-scale Channel Transformer) 代替跳跃连接，通过学习编码器特征的序列表示在全尺度上探索丰富的全局上下文，弥补编解码器之间的语义鸿沟。2) 采用多个不同接收域的卷积序列增强编码器，在各尺度上提取多样性的局部语义特征。在 Synapse 多器官分割数据集和 ACDC (Automated Cardiac Diagnosis Challenge) 数据集上的实验结果表明，FCTransNet 的性能优于其他最新的方法。

关键词：医学图像分割, 深度学习, Transformer