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BraTS2023
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BiSegMamba 提高了3D 医学图像分割的效率
研究人员开发了 BiSegMamba，一种用于3D医学图像分割的新型网络架构，可提高效率和准确性。与之前的基于 Mamba 的方法不同，BiSegMamba 采用双向三向方法从多个正交视图对长距离依赖性进行建模，显著降低了计算成本。在各种数据集上的实验表明，它在不同分割任务中的有效性，同时在效率方面优于现有模型。
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SegGuidedNet 通过注意力监督改进脑肿瘤分割
研究人员开发了 SegGuidedNet，一种新颖的 3D 神经网络，旨在从 MRI 扫描中进行更准确、更具可解释性的脑肿瘤分割。该网络包含一个 SegAttentionGate 模块，可监督子区域注意力图，提高坏死核心、肿瘤周围水肿和增强肿瘤等肿瘤类型之间的可区分性。该方法在基准数据集上取得了高 Dice 分数，优于其他单一模型，并接近集成方法，同时保持轻量级结构以实现临床实用性。