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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.6
- 수록면
- 2,744 - 2,747 (4page)
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In recent years, U-NET has made significant advancements in medical image segmentation. U-NET is a widely used architecture in medical image segmentation, which minimizes information loss due to downsampling in Convolutional Layer Network (CNN)-based architectures through skip connections. However, it has limitations in training long-range dependencies due to the local receptive field of convolutional operations. To overcome these limitations in long-range dependencies, a integrates model of Transformer for global feature extraction and the advantages of U-NET for local feature representation was integrated. This resulted in improved accuracy and computational speed for medical image segmentation. This thesis investigates the combined model of U-NET and Transformer for accurate medical image segmentation.
목차
Abstract
Ⅰ. INTRODUCTION
Ⅱ. RELATED WORK
Ⅲ. CONCLUSION
REFERENCE
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