TransUNet
TransUNet 是一款专为医学图像分割设计的开源深度学习框架。它巧妙地将 Transformer 架构强大的全局特征提取能力与经典 U-Net 模型的精细定位优势相结合，旨在解决传统卷积神经网络在处理复杂解剖结构时难以捕捉长距离依赖关系的痛点，从而显著提升分割精度。
该工具特别适合医学影像领域的研究人员、算法工程师及开发者使用。无论是处理 2D 切片还是 3D 体积数据（如 CT 或 MRI 扫描），TransUNet 都能提供卓越的性能表现。其独特的技术亮点在于采用了混合编码器设计：利用预训练的 Vision Transformer (ViT) 作为主干网络提取深层语义信息，再通过 U-Net 的跳跃连接恢复空间细节。最新进展显示，其 3D 版本在 BTCV 数据集上的 Dice 系数高达 88.11%，甚至超越了业界标杆 nn-UNet，并在 BraTS 挑战赛中名列前茅。项目提供了完整的训练与测试脚本，支持多种预训练模型加载，帮助用户高效复现前沿研究成果或构建自己的医疗辅助诊断系统。
使用场景
某三甲医院影像科团队正致力于开发一套自动化的腹部多器官分割系统，旨在辅助医生从 CT 扫描中快速提取肝脏、肾脏等关键病灶区域。
没有 TransUNet 时
- 全局特征捕捉不足：传统 CNN 架构（如基础 U-Net）受限于局部感受野，难以理解器官之间的长距离空间依赖关系，导致在器官边界模糊或形态变异时分割断裂。
- 小目标识别困难：对于胰腺等体积较小且形状不规则的器官，模型极易漏检或将背景误判为组织，Dice 系数长期停滞在 80% 以下。
- 调优成本高昂：为了提升精度，团队需花费数周时间手动设计复杂的注意力模块或堆叠网络层数，不仅训练收敛慢，还容易过拟合。
使用 TransUNet 后
- 全局上下文建模增强：借助 Transformer 强大的编码器，TransUNet 能有效捕捉全图范围内的语义信息，即使在对比度低的区域也能精准勾勒出连续的器官轮廓。
- 细粒度分割显著提升：在 BTCV 数据集验证中，针对胰腺等难点器官的分割精度大幅提高，整体 Dice 分数突破 88%，远超传统方案。
- 开发效率大幅优化：直接加载预训练的 ViT 权重即可启动训练，无需从零设计复杂结构，团队将原本数周的算法迭代周期缩短至几天，快速实现了临床部署。
TransUNet 通过将 Transformer 的全局感知能力融入医学影像分割，成功解决了传统方法“只见树木不见森林”的痛点，成为高精度辅助诊断的强力引擎。
运行环境要求
- Linux
需要 NVIDIA GPU (通过 CUDA_VISIBLE_DEVICES 指定)，显存需求取决于批次大小 (Batch Size)，原文建议将批次大小减至 12 或 6 以节省显存
未说明 (原文仅提及可通过减小批次大小来节省内存)
快速开始
TransUNet
本仓库包含论文 TransUNet: Transformers 使编码器在医学图像分割中更强大 的代码。
📰 最新消息
- [2024年7月26日] 支持2D和3D数据、融合Transformer编码器与解码器的TransUNet已被《Medical Image Analysis》期刊收录（链接）。
@article{chen2024transunet,
title={TransUNet: 通过Transformer视角重新思考医学图像分割的U-Net架构设计},
author={Chen, Jieneng and Mei, Jieru and Li, Xianhang and Lu, Yongyi and Yu, Qihang and Wei, Qingyue and Luo, Xiangde and Xie, Yutong and Adeli, Ehsan and Wang, Yan and others},
journal={Medical Image Analysis},
pages={103280},
year={2024},
publisher={Elsevier}
}
- [2023年10月15日] 🔥 TransUNet的3D版本发布！我们的3D TransUNet在BTCV数据集上以88.11%的Dice分数超越nn-UNet，并在BraTs 2021挑战赛中表现优于第一名方案，同时在BraTs 2023挑战赛中获得第二名。请查看代码和论文。
使用方法
1. 下载Google预训练的ViT模型
- 在此链接获取模型：R50-ViT-B_16、ViT-B_16、ViT-L_16…
wget https://storage.googleapis.com/vit_models/imagenet21k/{MODEL_NAME}.npz &&
mkdir ../model/vit_checkpoint/imagenet21k &&
mv {MODEL_NAME}.npz ../model/vit_checkpoint/imagenet21k/{MODEL_NAME}.npz
[更新：2026年2月] 官方ViT权重似乎已过期。
您仍可从项目文件夹下载副本（与BTCV预处理数据相同）。解压后，文件位于：
../model/vit_checkpoint/imagenet21k/R50+ViT-B_16.npz
2. 准备数据（所有数据均已公开！）
所有数据均已公开，无需发送邮件申请。请使用BTCV预处理数据和ACDC数据。
3. 环境配置
请准备一个Python版本为3.7的环境，然后运行命令“pip install -r requirements.txt”安装依赖项。
4. 训练与测试
- 在Synapse数据集上运行训练脚本。为节省显存，可将批量大小降低至12或6（同时需线性调整base_lr），两者性能相近。
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python train.py --dataset Synapse --vit_name R50-ViT-B_16
- 在Synapse数据集上运行测试脚本。支持对2D图像和3D体积进行测试。
python test.py --dataset Synapse --vit_name R50-ViT-B_16
参考文献
引用
@article{chen2021transunet,
title={TransUNet: Transformers 使编码器在医学图像分割中更强大},
author={Chen, Jieneng and Lu, Yongyi and Yu, Qihang and Luo, Xiangde and Adeli, Ehsan and Wang, Yan and Lu, Le and Yuille, Alan L., and Zhou, Yuyin},
journal={arXiv预印本 arXiv:2102.04306},
year={2021}
}
常见问题
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