EM-Net：结合Mamba的高效通道和频率学习用于3D医学图像分割
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。本研究旨在解决传统卷积神经网络在3D医学图像分割中小感受野的局限性。我们提出了一种新颖的基于Mamba的模型EM-Net，通过高效捕捉区域间的注意力交互，并利用频率域有效学习不同尺度特征，提高训练速度。实验表明，该模型在分割准确性上优于现有最先进算法，同时参数大小减少近一半，训练速度提升2倍。
Mamba-Ahnet 方法结合状态空间模型和高级分层网络，提高医学成像语义分割的准确性和鲁棒性。通过图像分解和自我注意机制优化特征理解，增强分辨率和分割性能。在通用病变分割数据集上，Dice 相似系数达 98%，交并比达 83%。该方法有望提升诊断和治疗规划的精度，是医学成像技术的重要进展。
