3D UNet和Swin-UNETR

3D UNet和Swin-UNETR都是用于医学图像分析的深度学习网络，它们对三维（3D）数据进行特征提取和分割。

3D UNet

3D UNet是UNet架构的一个变体，专门设计用于处理三维医学图像数据。UNet最初是为二维（2D）图像分割任务设计的，具有典型的编码器-解码器结构。3D UNet扩展了这种架构，以便更好地处理具有深度信息的体积数据，如CT或MRI扫描。

主要特点：

• 编码器：逐渐下采样图像，提取并压缩特征。
• 解码器：逐渐上采样特征图，并通过跳跃连接（skip connections）与编码器的相应特征图合并，以保留空间信息。
• 跳跃连接：允许网络在不同的分辨率级别上结合上下文信息和空间信息，以提高分割的准确性。
• 最终层：通常是一个1x1x1卷积，将特征图转换为分割图。

3D UNet在处理三维医学图像时可以更好地捕捉到空间上下文，从而改善分割性能。

Swin-UNETR

Swin-UNETR是UNet架构的另一个变体，它融合了Swin Transformer与UNet。Swin Transformer是一种基于Transformer的模型，用于视觉任务，通过使用层次化的Transformer结构来捕获图像的不同尺度特征。

主要特点：

• Swin Transformer作为编码器：使用Transformer块来处理图像块（patch），可以捕获全局的长距离依赖关系。
• 层次化特征提取：Swin Transformer采用多尺度的窗口来提取特征，这有助于模型理解不同的空间分辨率。
• UNet风格的解码器：与编码器中的特征进行跳跃连接，并逐层上采样，以生成高分辨率的分割图。
• 适用于3D：通过适配Swin Transformer到三维数据，使其能够处理体积医学图像。

Swin-UNETR的设计意在结合Transformer的全局建模能力与UNet的有效空间信息保留，从而在医学图像分割任务中取得更好的结果。