位置编码的本质需求
在CT、MRI、病理切片这类医疗影像处理中，Transformer模型需要先将图像拆解为若干Patch，再按顺序输入。然而，这里存在一个核心问题——若不注入空间信息，模型便无法区分同一病灶在不同坐标位置上的差异。传统绝对位置编码（如Sinusoidal PE）在处理规则网格时表现尚可，但面对病灶尺寸多变、分辨率参差不齐的医学场景，其效果往往受限。PPE（Patch Position Embedding）的思路更为灵活：通过学习每个Patch的二维坐标嵌入，显式保留局部邻接关系与全局拓扑信息，从而显著提升病灶边界定位精度及跨切面一致性。
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