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青大附院数字医学实验室提出MambaClinix,医学影像分割任务超越传统SOTA!

极市平台  · 公众号  ·  · 2024-09-25 22:00

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↑ 点击 蓝字  关注极市平台 编辑丨极市平台 极市导读   MambaClinix通过自适应分阶段设计将多层级CNN的高阶空间交互能力与SSM的全局依赖能力相结合,提供一个灵活的框架,可无缝集成到临床医学图像分割任务中,训练过程最大限度地减少人工干预,增强模型学习的自动化水平。   >> 加入极市CV技术交流群,走在计算机视觉的最前沿 深度学习技术,尤其是CNN和Transformers,极大推动了3D医学图像分割的发展。然而CNN受制于局部感受野,阻碍其在复杂临床场景中的应用。Transformers能够有效捕捉长距离关联特征,但计算量较大,训练和部署成本高昂。近来,基于状态空间模型(SSM)的Mamba架构被提出,它在维持线性计算复杂度的同时,能够有效建模长距离依赖关系。然而,Mamba在医学图像分割任务中也暴露一些缺陷,特别是在捕捉高敏感的局部特征方面,临 ………………………………

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