不会 transformer 没关系，本教程开箱即用。
Tina姐总算对transformer下手了，之前觉得难，因为刚开始学序列模型的时候就没学会。然后就一直排斥学transformer。
这两周没什么事，加上MONAI有现成的教程，就打算先跑通后，再学理论。然后，顺利的跑通了代码，再学了一周理论，发现它也不过如此嘛，入门还是很容易的。
有同学想了解的transformer的话，可以先看完这个实战教程，如果感兴趣，后续会出一个transformer入门路线。
UNETR介绍
利用纯Transformers作为编码器来学习输入量的序列表示并有效地捕获全局多尺度信息。同时也遵循了编码器和解码器的成功的“U型”网络设计。Transformers编码器通过不同分辨率的跳跃连接直接连接到解码器，以得到最终的分割结果。
使用多器官分割的BTCV数据集、医学分割十项全能（MSD）数据集广泛验证了提出的模型在不同成像方式（即MR和CT）上对体积脑肿瘤和脾脏分割任务的性能，并且结果始终证明了良好的性能。
论文中，各数据集的分割结果如下
- BTCV腹部多器官分割结果
- MSD数据集上：脾脏分割和脑肿瘤分割
可以看到，UNETR在腹部多器官上打败了nnUet。
UNETR的模型结构
如果没学过Transformer，就把这个图当成Unet来看，左边是下采样，尺寸不断缩小，右边是上采样，尺寸不断扩大。中间是跳跃连接。
只不过这里的下采样用的是Transformer。
有了大概的了解，回归我们的实战吧
实战阶段
本教程代码连接：MONAI UNETR tutorial 把它下载下来，边跑边看我的解说，食用效果更佳
标签：--,data,image,label,keys,UNETR,import,Tansformer,True From： https://blog.51cto.com/u_16159492/6481752