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CNN-Mamba
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新型FETALFusion模型在超声胎儿头部分割方面取得进展
研究人员开发了FETALFusion，一种新颖的双路径CNN-Mamba模型，用于超声图像中的精确胎儿头部分割。该模型在 А高分辨率阶段集成状态空间建模，并利用特定领域的通道门来提高不同采集类型的性能。虽然FETALFusion取得了强劲的结果，Dice得分为0.963，HD95为2.10毫米，但使用ImageNet权重初始化的ResNet-34 U-Net架构实现了最佳的整体性能。
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Polygon-mamba网络改进视网膜血管分割
研究人员开发了一种名为Polygon-mamba的新型混合CNN-Mamba网络，用于分割视网膜小血管，这项任务对于诊断眼部疾病至关重要。该模型采用多边形扫描视觉状态空间模型（PS-VSS）来更好地保持小血管的连通性，克服了传统水平-垂直扫描的局限性。此外，还使用了时频协同注意力机制（SFCAM），通过整合空间和频域信息来增强特征提取。在三个公开数据集上进行测试，Polygon-mamba取得了具有竞争力的性能，F1分数约为0.828…