Vision Mamba UNet：一种新型医学图像分割网络

人工智能咨询培训老师叶梓 转载标明出处

在医学图像分割的研究中，卷积神经网络（CNN）与变换器（Transformer）模型各有其优势和局限。CNN由于其有限的局部感受野，在捕获长距离信息时能力较弱；而尽管Transformer在全局信息建模上具有显著优势，但其自注意力机制随着图像尺寸的增加，计算复杂度会以二次方的速度增长，这使得其在处理大规模图像数据时面临较大的计算压力。针对这些问题，上海交通大学的研究者提出了一种基于状态空间模型（State Space Models, SSMs）的新型U型网络架构——Vision Mamba UNet（VM-UNet）。该模型不仅在长距离依赖关系的建模上表现出色，而且保持了线性的计算复杂度。

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