换一批Transformer在脑肿瘤MRI图像分割中的研究进展
Research progress of Transformer in MRI image segmentation of brain tumors
摘要脑肿瘤精准分割至关重要,但传统卷积神经网络因局部感受野限制难以建模磁共振成像(magnetic resonance imaging,MRI)中的长距离依赖,影响对异质性高、边界模糊肿瘤的分割精度.Transformer凭借全局自注意力机制为此提供了新思路.本文综述了Transformer在脑肿瘤MRI分割中的进展,重点分析了Transformer模型在层次化注意力、编解码结构、残差连接等关键技术上的改进,探讨了多模态融合、模态缺失应对、轻量化设计及注意力机制本身的创新策略;尽管Transformer显著提升了精度,仍面临数据稀缺、模态缺失鲁棒性、类别不平衡、计算成本高和可解释性不足等挑战,未来需聚焦数据高效利用、模态弹性建模、拓扑感知优化、轻量化与可解释性增强等方向.本文系统梳理了Transfomer在脑肿瘤MRI图像分割领域的研究现状,总结了目前研究的局限性并指出未来的研究方向,本文旨在为深入理解其技术演进、核心挑战与发展方向提供系统性参考.
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关键词
Transformer模型脑肿瘤分割磁共振成像多模态注意力机制轻量化设计Transformer modelsegmentation of brain tumorsmagnetic resonance imagingmultimodalattention mechanismlightweight design
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DOI
10.12015/issn.1674-8034.2025.08.027
发布时间
2025-08-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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