基于CNN与Dilated Sampling Self-Attention的ABVS乳腺肿瘤分割研究 学术背景 乳腺癌是全球范围内第二大常见癌症，早期和准确的检测对于改善患者预后和降低死亡率至关重要。尽管目前有多种成像技术（如X线乳腺摄影、磁共振成像和手持超声）被用于乳腺癌的早期筛查，但这些技术往往面临分辨率有限或操作依赖性强等问题。为了解决这些问题，自动化乳腺容积扫描仪（Automated Breast Volume Scanner, ABVS）应运而生。ABVS能够自动获取整个乳房的全面视图，但其图像分析仍然具有挑战性，主要由于乳腺肿瘤在大小、形状和位置上的显著差异。近年来，深度学习在医学图像分析中取得了显著进展，尤其是卷积神经网络（CNN）和变换器（Transformer）在肿瘤分割和...

一种通过掩码图像建模预训练探索强轻量级视觉Transformer的实验研究 学术背景 近年来，自监督学习（self-supervised learning, SSL）在计算机视觉领域取得了显著进展。特别是掩码图像建模（masked image modeling, MIM）预训练方法在大规模视觉Transformer（vision transformers, ViTs）上的成功应用，使得基于这些模型的下游任务性能得到了极大提升。然而，现有的研究主要集中在大型ViTs上，对于轻量级ViTs的预训练方法及其效果的研究相对较少。此外，尽管许多研究致力于设计复杂的轻量级ViTs架构以提高性能，但很少有工作关注如何优化预训练策略来进一步提升现有轻量级模型的表现。本文旨在探讨MIM预训练能否同样有效应用于...