文章预览
“ 问 渠 那 得 清 如 许 ， 为 有 源 头 活 水 来 ” ， 通 过 前 沿 领 域 知 识 的 学 习 ， 从 其 他 研 究 领 域 得 到 启 发 ， 对 研 究 问 题 的 本 质 有 更 清 晰 的 认 识 和 理 解 ， 是 自 我 提 高 的 不 竭 源 泉 。 为 此 ， 我 们 特 别 精 选 论 文 阅 读 笔 记 ， 开 辟 “ 源 头 活 水 ” 专 栏 ， 帮 助 你 广 泛 而 深 入 的 阅 读 科 研 文 献 ， 敬 请 关 注 ！ 揭示验证短板 ：深入探讨了当前医学图像分割研究中存在的验证不足问题，特别是在新方法与旧基准的比较中缺乏严格的科学验证和不公平的比较基准。 系统性的基准测试 ：通过广泛的实验，作者系统地评估了现有的多种分割方法（包括基于CNN、基于Transformer和Mamba的方法），强调了合适的配置和现代硬件资源的重要性，以及在严格控制条件下的性能比较。 更新标准化基线 ：发布了一系列
………………………………
