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代码（已开源）：
https://github.com/Jiaoyang45/Rolling-Unet
https://ojs.aaai.org/index.php/AAAI/article/view/28173

摘要

基于深度学习网络的医学图像分割方法主要分为CNN和Transformer。然而，CNN难以捕捉长距离依赖关系，而Transformer则存在计算复杂度高和局部特征学习差的问题。为了有效地提取和融合局部特征和长程依赖关系，本文提出了一种结合MLP的CNN模型Rolling-Unet。具体来说，我们提出了核心R-MLP模块，该模块负责学习整个图像在单个方向上的远距离依赖性。通过控制和组合不同方向的R-MLP模块，形成OR-MLP和DOR-MLP模块，以捕获多个方向的长距离依赖关系。此外，提出了Lo2 Block来对本地上下文信息和长距离依赖性进行编码，而没有过多的计算负担。Lo2 Block具有与3×3卷积相同的参数大小和计算复杂度。在四个公共数据集上的实验结果表明，与现有技术相比，Rolling-Unet实现了优越的性能。   

实验结果

为了充分评估Rolling-Unet，选择了四种具有不同特点，数据量和图片尺寸的数据集进行测试和消融实验。
BUSI和GlaS数据集的评估结果见表1。ISIC 2018的评估结果见表2和表3。CHASEDB1数据集的结果见表4。可以观察到，Rolling-Unet均取得了最佳的分割效果。Rolling-Unet更有效地提取了远程依赖来提升分割效果。在ISIC 2018数据集上改变图像尺寸的实验进一步验证了这一结论。当图像的尺寸增大时，只有Rolling-Unet和UNeXt维持了相近的性能，其他方法均出现了不同程度的下降。   
为了排除参数量与计算量的增加从而产生的性能提升，将Rolling-Unet中的R-MLP替换为了普通的MLP。这使得模型的参数量与计算量将保持一致的同时，可以失去捕获长距离依赖的能力。如表6所示，性能产生了大幅下滑。 

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