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使用PyTorch构建U-Net模型分割BraTS 2020数据集

本项目利用卷积神经网络（CNN）、注意力机制、深度监督和Swin-Transformer，实现了基于MRI扫描的脑肿瘤自动分割。该项目源于我在布鲁内尔大学的硕士论文，包含三个深度学习模型，展示了先进技术在医学图像分析中的整合应用。

利用Meta的SAM模型（分割任何物体模型）对MRI图像中的脑肿瘤（胶质瘤）进行分割

U-SAM：通过将SAM与U-Net架构集成，并使用PEFT技术在BraTS颅内脑膜瘤数据集上进行微调，从而增强脑肿瘤分割效果。