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StereoMamba: Real-time and Robust Intraoperative Stereo Disparity Estimation via Long-range Spatial Dependencies
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了StereoMamba架构，旨在提高机器人辅助微创手术中立体差异估计的准确性、鲁棒性与推理速度。通过改进特征提取和多维特征融合模块，增强了长距离空间依赖，实验结果表明其性能优于现有方法，具有重要的临床应用潜力。
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关键要点
- 本研究提出了StereoMamba架构，旨在提高机器人辅助微创手术中立体差异估计的准确性、鲁棒性与推理速度。
- StereoMamba通过改进的特征提取模块（FE-Mamba）和多维特征融合模块（MFF）增强了长距离空间依赖。
- 实验结果表明，StereoMamba在性能上优于现有方法，具有较高的精度和效率。
- 该架构具有重要的临床应用潜力。
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