nnUNet V2修改网络——加入GAB模块

​更换前，要用nnUNet V2跑通所用数据集，证明nnUNet V2、数据集、运行环境等没有问题

阅读nnU-Net V2 的 U-Net结构，初步了解要修改的网络，知己知彼，修改起来才能游刃有余。

EGE-UNet 是 UNet 的一个变体，专为皮肤病变分割而设计。它在 UNet 的基础上引入了 GHPA 模块和 GAB 模块，分别用于多维度特征提取和多尺度信息融合。GHPA 运用多轴分组和 Hadamard 乘积机制，能从不同视角提取病理信息，而 GAB 则通过分组聚合和卷积操作，有效整合不同层次和尺度的特征。这种创新设计使得 EGE-UNet 不仅在 ISIC2017 和 ISIC2018 数据集上取得卓越的分割效果，还大幅降低了参数和计算成本，成为低资源环境下理想的分割模型。

EGE-UNet官方代码仓库： https://github.com/JCruan519/EGE-UNet

GAB模块巧妙地整合了来自不同深度的高低层特征。它先对特征图进行通道分组，将低层特征的细节与高层特征的语义信息通过组内融合结合，使特征在不同尺度上实现有效互补。同时，GAB还引入了深度监督生成的辅助分割信息，进一步指导特征融合，增强模型对病变区域的精准定位能力。

一 准备工作

1. 安装dynamic-network-architectures

点击链接，将其clone到本地后，进入文件夹内，pip install -e . 即可（注意-e后有个点）。

二 修改思路

1. GAB模块结构

GAB模块接受三个特征图，分别是高层次特征图、低层次特征图、mask特征图，其中，前两个只相差一层。

对高层次特征图依次进行卷积层、线性插值、沿通道维度分割 三个操作。对低层次特征图沿通道维度分割 一个操作。分割操作都均分成4份，取高层次特征图的一份、低层次特征图的一份、mask特征图，沿通道维度拼接（cat）后，通过layernorm层 + 空洞卷积层。将处理过的、新的4份特征图沿通道维度拼接（cat）后，通过layernorm层 + 卷积层。最后返回特征图。

2. 查看 nnU-Net V2 网络结构

打开nnUNet \ DATASET \ nnUNet_preprocessed \ Dataset001_ACDC \ nnUNetPlans.json