EM-Net：结合Mamba的高效通道和频率学习用于3D医学图像分割

BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-09-26T00:00:00Z

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。