融合残差学习与Transformer编码的增强型3D ResUNETR模型在医学图像分割中的创新应用

针对3D医学图像分割中多尺度特征提取不足、边界划分模糊及小样本过拟合等问题，研究人员提出增强型3D ResUNETR模型，集成残差网络(ResU-Net)、Transformer编码和生成对抗网络(GAN)数据增强技术，在AMOS等四大数据集上取得93.5%-96.2%的Dice分数，为计算机辅助诊断系统提供了更精准的解决方案。

　　

医学图像分割是辅助诊断的核心技术，尤其在肿瘤识别和器官定位中至关重要。然而现有U-Net、V-Net等模型面临三大挑战：三维体数据中多尺度特征捕获能力弱、上下文学习不足导致边界划分模糊、小训练集易过拟合。这些问题严重制约了临床应用的准确性和鲁棒性。更棘手的是，医学图像本身存在噪声干扰、对比度低等质量问题，而传统方法如模板匹配、图割算法已难以满足精准医疗的需求。

针对这些瓶颈，研究人员创新性地提出增强型3D ResUNETR模型。该模型通过三大技术突破构建解决方案：首先采用3D残差网络(ResU-Net)保持梯度流动，结合Transformer编码捕获长程依赖；其次引入膨胀卷积实现无分辨率损失的多尺度特征提取，配合金字塔最大池化增强层次信息捕获；最后部署生成对抗网络(GAN)进行数据增强，有效缓解数据稀缺和类别不平衡问题。研究团队在AMOS、KiTS23、BTCV和BraTS 2020四个权威数据集上验证模型性能，预处理阶段还应用了先进滤波技术提升图像质量。

关键技术方法包括：1) 3D ResUNETR架构整合残差连接与Transformer自注意力机制；2) 膨胀卷积核与金字塔池化层构建多尺度特征金字塔；3) GAN生成合成数据增强训练集；4) 采用Dice系数等指标在四大公开数据集评估性能。

研究结果部分显示：
Abstract：模型在四大测试集上分别达到93.5%、94.5%、96.2%和92.15%的Dice分数，显著优于基线方法。
Introduction：传统CNN因局部感受野限制难以捕捉三维医学图像中的全局关联，而纯Transformer模型又面临高计算开销。新模型通过混合架构平衡了计算效率与特征捕获能力。
Related work：对比3D上下文残差网络(ConResNet)等现有方法，新模型在边界保持和细小结构分割方面更具优势。
Proposed methodology：创新性地将U-Net的跳跃连接与Transformer的positional encoding结合，同时采用渐进式下采样策略降低计算复杂度。

结论表明，该研究首次实现了残差学习、Transformer编码与多尺度特征提取的有机统一，其混合架构在保持计算效率的同时，Dice分数提升最高达3.7个百分点。特别值得注意的是，GAN增强策略使模型在小样本场景下仍保持稳定性能，这对罕见病影像分析具有重要价值。未来工作可探索在超声实时分割中的应用，并进一步优化Transformer模块的计算开销。这项发表于《Biomedical Signal Processing and Control》的研究，为临床智能诊断系统提供了新的技术范式。