English(EN) SSFMamba: Learning Symmetry-driven Spatial-Frequency Modeling for Physically Consistent 3D Medical Image Segmentation

SSFMamba 框架利用对称性和频率建模增强 3D 医学图像分割

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-11-05 05:00

研究人员开发了 SSFMamba，一个新颖的 3D 医学图像分割框架，它整合了空间和频率域建模。该方法基于 Mamba，结合了厄米对称性和多向扫描机制，以捕捉细粒度的局部细节和全局上下文信息。SSFMamba 在包括 MRI 和 CT 扫描在内的各种数据集和成像模态上均表现出卓越的性能，并且在低对比度器官分割方面显示出特别的潜力。 AI

影响这项研究可能带来更准确、更一致的 3D 医学图像分割，从而提高各种成像技术的诊断能力。

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报道来源 [1]

arXiv cs.CV TIER_1 English(EN) · Bo Zhang, Yifan Zhang, Shuo Yan, Yu Bai, Zheng Zhang, Wu Liu, Xiuzhuang Zhou, Wendong Wang · 2026-11-05 05:00

SSFMamba：学习对称驱动的时空频率建模以实现物理一致的3D医学图像分割

arXiv:2508.03069v3 Announce Type: replace Abstract: Accurate 3D medical image segmentation requires a delicate balance between fine-grained local details and global contextual understanding. While spatial-domain models often struggle with long-range dependencies, existing frequen…

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SSFMamba：学习对称驱动的时空频率建模以实现物理一致的3D医学图像分割

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