Transformer主要用于自然语言处理领域。近年来，它在计算机视觉(CV)领域得到了广泛的应用。医学图像分析(MIA，Medical image analysis)作为机器视觉（CV，Computer Vision）的一个重要分支，也极大地受益于这一最先进的技术。

 机构：新加坡国立大学机械工程系、中山大学智能系统工程学院、陈笃生医院放射科

题目：基于Transformer的医学图像分析新进展

Recent progress in transformer-based medical image analysis
 

本文介绍：
1、首先概述了Transformer的核心部件、注意机制和Transformer的详细结构。在此基础上，介绍了Transformer在MIA领域的最新进展。将应用程序组织成一系列不同的任务，包括分类、分割、字幕、配准、检测、增强、定位和合成。将主流的分类和分割任务进一步划分为11种医学图像模态。

2、通过大量实验表明与多个评价指标的比较，基于Transformer的方法优于现有方法。
3、讨论了该领域面临的挑战和未来的机遇。这项内容最新、信息详尽、比较全面的任务模式综述将极大地造福于广泛的MIA社区。

 1、研究方法

研究Transformer需要解决的问题是：