Mamba来袭！医学图像分割与多模态裂缝检测的革新利器，顶会顶刊收割机！

关注gongzhonghao【学术鲸】，解锁更多SCI相关资讯！

在医学图像分割领域，传统卷积网络和变换器方法在处理复杂解剖结构时面临局限性，而Mamba凭借其高效的长序列建模能力脱颖而出。

如今，Mamba+医学图像分割已成为研究热点，不仅契合了状态空间模型的研究趋势，还展现出解决实际问题的强大潜力，连顶级会议如CVPR25都见证了相关成果的涌现（如MambaVesselNet++）。Mamba在效率和精度上的双重优势、卓越的泛化能力以及对轻量化需求的高适配性，使其在近期的顶会顶刊中备受关注。

然而，这一领域的红利期可能不会持续太久，想要发表高质量论文的研究者需要抓紧时间。对于追求快速成果的研究者，建议聚焦于特定垂直领域（如医疗或遥感），构建轻量级混合架构；而对于志在冲击高分区的研究者，跨模态特征匹配、轻量化动态特征选择等方向或许能成为新的突破点！

MambaVesselNet++: A Hybrid CNN-Mamba Architecture for Medical Image Segmentation

方法：

在MambaVesselNet++的实现中，通过混合图像编码器（Hi-Encoder）中的纹理感知层和视觉Mamba层，分别提取低级局部语义特征和建模长距离依赖关系，然后利用双焦点融合解码器（BF-Decoder）结合局部纹