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原创 SAM-VMNet：用于冠状动脉造影血管分割的深度神经网络

SAM-VMNet：用于冠状动脉造影血管分割的深度神经网络摘要冠状动脉疾病(CAD)是心血管领域最为普遍的一种疾病，也是全球范围内导致死亡的重要因素之一。冠状动脉造影(CTA)图像被视为冠心病诊断的权威标准，通过对CTA图像进行血管分割和狭窄检测，医生能够更精确地诊断冠心病。为了结合基础模型和领域特定模型的优势，并在有限的训练样本下实现高精度、全自动的分割与检测，我们提出了一种全新的架构SAM-VMNet。该模型结合了MedSAM强大的特征提取能力和VM-UNet的视觉状态空间模型具有线性复杂度的优势，