本文提出了SAM-Mamba模型，旨在解决结肠镜下息肉分割中的挑战，如息肉形状、颜色和大小的变异。通过引入Mamba-Prior模块，该模型显著提高了分割准确性，并在多个基准数据集上表现优异，适合临床实时应用。

本文研究图像目标导航，提出了一种基于拓扑表示法和深度学习的解决方案，显著提升了长时间任务的性能。开发的SLAM系统在内窥镜图像重建中表现优异，ColonFormer网络架构能够精确分割息肉。此外，研究提出结合合成与真实数据的新方法，提升深度图预测的准确性，推动内窥镜自动导航的发展。

本文介绍了多种医学图像分割方法，如ScribbleBox和WeakPolyp，强调了弱监督和涂鸦标注的应用。这些方法在降低标注成本和提高分割精度方面表现优异，尤其在息肉分割任务中取得了显著进展。

本文评估了Meta AI Research发布的SAM模型在医学成像中的息肉分割性能，提出了结合迁移学习的Poly-SAM模型，显著提升了结肠息肉分割效果。还探讨了传统与深度学习算法的比较，提出了SAM-guided Collaborative Learning Network方法，展示了在弱监督分割中的优势，并分析了深度学习在息肉分割中的挑战与机遇。

本文介绍了多种基于深度学习的结直肠镜图像息肉分割方法，如FLDNet、M3FPolypSegNet和MLFF-Net。这些方法通过特征融合和注意机制，提高了息肉分割的准确性和效率，展示了在多个数据集上的优越性能，推动了结直肠癌的早期诊断和预防。

本文提出了一种新型监督卷积神经网络架构“DUCK-Net”，用于从少量医学图像中有效学习并执行息肉分割任务。该模型结合编码器-解码器结构和数据增强技术，在多个基准数据集上表现出色，显示出强大的泛化能力。研究结果表明，DUCK-Net在分割精度和效率方面优于现有方法，为结肠镜图像分析提供了新的解决方案。

本文介绍了多种深度学习方法用于结肠镜图像中的息肉分割，包括MISNet、Poly-SAM和SANet等。这些方法通过自监督学习、迁移学习和新型模型设计，显著提高了分割的准确性和清晰度。实验结果表明，这些方法在多个基准测试中表现优异，具备良好的泛化能力，强调了自动化息肉检测的重要性。

本文介绍了多种新型深度学习模型，如IC-PolypSeg、EFA-Net和MLFF-Net，用于结肠镜图像中息肉的分割与检测。这些模型通过改进特征提取和学习能力，提高了分割的准确性和效率，旨在提升结直肠癌的早期诊断效果。

本文综述了腺体与息肉分割的深度学习方法：DCAN在MICCAI挑战赛中胜出；无监督方法引入形态学线索，mIOU超次优10.56%；DDANet在Kvasir-SEG上Dice达0.7874；OEEM缓解伪掩码噪声，mIOU提升4.4%和6.04%；MLFF-Net和3D EAGAN分别用于息肉和前列腺分割。

该文综述了多种基于Transformer的息肉分割深度学习模型，包括RaBiT、ColonFormer、LAPFormer、PraNet、SegT、SSFormer、RetSeg、DDANet及Meta-Former与UNet融合模型。这些方法采用编码器-解码器结构、反向注意力、特征金字塔和多尺度融合等技术，提升了分割精度与泛化能力，在多个基准数据集上优于现有方法。

本文介绍了一种名为MEGANet的多尺度边缘引导注意力网络，用于结肠镜图像中的息肉分割。该网络通过融合经典的边缘检测技术和注意力机制，能够有效地保留高频信息，解决了背景分布复杂、息肉大小和形状变化多样以及界限不清等挑战。

本文介绍了一种名为MEGANet的多尺度边缘引导注意力网络，用于结肠镜图像中的息肉分割。该网络通过融合经典的边缘检测技术和注意力机制，有效地保留了高频信息，解决了背景分布复杂、息肉大小和形状变化多样以及界限不清等挑战。