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T-Mamba: 提升频率的门控长距依赖网络用于牙齿 3D CBCT 分割
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原文中文，约500字，阅读约需2分钟。
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内容提要
该文章介绍了医学图像分割领域中基于状态空间模型的方法在长程交互建模方面的优势，并提出了一种新的方法Vision Mamba-UNetV2，该方法在医学图像分割任务中表现出竞争力。
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关键要点
- 医学图像分割领域中，CNN 和 Transformer 模型的研究已深入，但存在长距离依赖建模能力有限的问题。
- 基于状态空间模型（SSMs）的方法，如 Mamba，在长程交互建模方面表现优越，并保持线性计算复杂性。
- 提出了一种新的方法 Vision Mamba-UNetV2，采用 Visual State Space（VSS）块以捕捉广泛的上下文信息。
- 引入 Semantics and Detail Infusion（SDI）以增强低级和高级特征的融合。
- 在多个公共数据集上进行实验，结果显示 VM-UNetV2 在医学图像分割任务中表现出竞争力。
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