Transformer与UNet融合：医学图像分割的创新实践与模型设计

2026年1月20日 互联网

引言

医学图像分割是计算机视觉在医疗领域的重要应用，尤其在CT、MRI等三维影像分析中，精准的分割结果对疾病诊断和治疗方案制定至关重要。然而，传统UNet架构在处理复杂空间关系和异质目标时存在局限性，而Transformer凭借其全局建模能力逐渐成为补足UNet短板的关键技术。本文将深入探讨两种融合Transformer与UNet的创新模型——TSUBF-Net和AgileFormer，解析其设计思路与实现机制，为开发者提供可复用的技术方案。

一、TSUBF-Net：3D医学图像分割的U型架构革新

1.1 模型定位与核心问题

TSUBF-Net针对CT图像中腺样体肥大的3D分割任务设计，该场景存在两大挑战：

  • 边界模糊：腺样体组织与周围结构的对比度低，传统方法易产生锯齿状分割边缘；
  • 空间异质性：三维影像中目标尺寸和形状变化大，刚性网格采样难以适配。
    模型通过融合Transformer机制与UNet结构，构建了一个端到端的3D分割框架，重点优化空间感知与特征融合能力。

1.2 关键模块设计

1.2.1 TSP模块：空间感知增强
TSP（Transformer-based Spatial Perception）模块通过引入自注意力机制，强化模型对局部空间关系的建模。其核心改进包括：

  • 多头注意力扩展：在传统多头注意力基础上，增加空间维度头，专门捕捉目标边缘的梯度变化；
  • 动态权重分配：根据输入特征图的熵值动态调整注意力权重，优先关注高不确定性区域（如边界模糊区）。
    实验表明，TSP模块可使分割结果的Dice系数提升8%，尤其在目标边缘区域错误率下降15%。

1.2.2 BSCF模块：特征融合优化
BSCF（Bidirectional Skip Connection Fusion）模块针对UNet的跳跃连接进行改进，通过双向特征传递解决上下采样过程中的信息丢失问题。其实现要点包括：

  • 特征对齐层：在跳跃连接前增加1×1卷积，统一编码器与解码器特征图的通道数；
  • 注意力门控：引入通道注意力机制，动态筛选编码器传递的特征，抑制无关背景信息。
    在腺样体分割任务中，BSCF模块使模型对小目标的召回率从72%提升至89%。

1.2.3 Sobel损失项：平滑度约束
传统交叉熵损失易导致分割结果出现孤立像素点，TSUBF-Net引入基于3D Sobel算子的损失项，通过计算分割边界的梯度幅值，惩罚不连续的预测结果。其数学形式为： 

  1. L_sobel = λ * Σ||∇G(p) - ∇S(p)||²

其中，G(p)和S(p)分别为真实标签和预测结果的梯度场，λ为权重系数。该损失项使分割边缘的平滑度评分（ASSD）从1.2mm降至0.7mm。

二、AgileFormer：动态空间建模的ViT-UNet架构

2.1 模型架构与目标适配

AgileFormer定位为通用型医学图像分割模型，支持2D和3D数据输入。其核心设计理念是通过动态机制弥补Transformer的刚性缺陷，解决以下问题：

  • 固定补丁嵌入：传统ViT将图像划分为刚性方形补丁，难以适配不规则目标；
  • 静态注意力范围：全局自注意力计算复杂度高，局部信息捕捉不足。
    模型通过三大创新实现空间适应性：可变形补丁嵌入、空间动态自注意力、多尺度可变形位置编码。

2.2 动态机制实现细节

2.2.1 可变形补丁嵌入
替代刚性方形分割，AgileFormer采用基于内容自适应的补丁生成策略。具体步骤包括：

  1. 使用轻量级CNN提取低级特征图；
  2. 通过梯度上升算法生成覆盖目标区域的变形补丁；
  3. 对补丁内像素进行双线性插值，统一尺寸后输入Transformer。
    在肝脏分割任务中，该策略使模型对小病灶（直径<10mm）的检测灵敏度提升22%。

2.2.2 空间动态自注意力
设计交替使用的两种注意力模式：

  • 邻域多头注意力（NMHA）：限制注意力范围为局部3×3区域，强化细节捕捉；
  • 可变形多头注意力（DMHA）：通过学习偏移量动态调整注意力位置，适应目标形变。
    两种模式按层交替排列，例如第1、3层使用NMHA，第2、4层使用DMHA。实验显示，动态注意力使模型在脑肿瘤分割中的Hausdorff距离从8.7mm降至5.3mm。

2.2.3 多尺度可变形位置编码
传统位置编码采用固定频率的正弦函数，难以建模不规则采样网格。AgileFormer提出：

  • 尺度感知编码：为不同层级特征图分配不同频率的编码；
  • 偏移量学习：通过反卷积网络预测位置编码的偏移场，适配变形补丁。
    其编码公式为： 
    1. PE(pos, 2i) = sin(pos / (scale^i + offset_i))
    2. PE(pos, 2i+1) = cos(pos / (scale^i + offset_i))

    其中，scale为尺度因子，offset_i为可学习偏移量。该编码使模型在多中心数据集上的泛化误差降低14%。

三、实践指南：从模型设计到部署优化

3.1 开发流程建议

  1. 数据准备：针对3D任务，建议使用Nifti格式存储影像，并通过插值统一体素间距（如1mm×1mm×1mm）；
  2. 模块实现：优先实现TSP或BSCF等核心模块，验证其有效性后再集成完整模型；
  3. 损失函数组合：采用交叉熵损失+Dice损失+Sobel损失的加权组合，典型权重比为0.5:0.3:0.2。

3.2 性能优化技巧

  • 混合精度训练：使用FP16加速训练，显存占用降低40%；
  • 梯度累积：当批量大小受限时，通过累积梯度模拟大批量训练效果；
  • 模型压缩：应用知识蒸馏将大模型（如AgileFormer）压缩为轻量级版本，推理速度提升3倍。

四、行业应用与未来方向

目前，融合Transformer与UNet的模型已在多个临床场景落地：

  • 肿瘤分割：在肺癌、肝癌等任务中，Dice系数达到92%以上；
  • 血管提取：结合3D条件随机场，实现冠状动脉的亚毫米级分割；
  • 跨模态适配：通过预训练模型迁移学习，支持CT-MRI跨模态分割。
    未来研究可探索：
  • 动态计算图：根据输入复杂度自动调整模型深度；
  • 无监督预训练：利用大规模未标注医学影像学习通用特征表示。

结语

Transformer与UNet的融合为医学图像分割开辟了新路径。通过模块化设计（如TSP、BSCF）和动态机制（如可变形嵌入、空间注意力），开发者能够构建出兼具精度与效率的模型。随着预训练技术和硬件算力的进步，这一范式有望推动医疗AI向更精准、更普适的方向发展。

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