#医学图像分割

PROMISE-Net在多个医学图像分割基准测试中显著提升性能，值得研究。

放疗圈看过来，这个模型把左前降支动脉分割做得更准，比nnU-Net和Swin UNETR都强，还用了LoRA省显存，值得试试。

医学图像分割和语言模型终于打通了，MedPixel一个模型搞定定位加问答，还自带44万样本的数据集，搞医学AI的值得看看。

医学图像分割新论文，RadiomicNet用放射组学特征让模型更可解释，参数少但性能超过U-KAN，值得看看。

这篇论文用CoT推理帮医学图像分割识别病理不同的病变，比只看像素的旧方法靠谱得多，尤其是处理边界模糊的情况。

医学图像分割不用再堆复杂解码器了，直接看SegDINO怎么用DINO特征加轻量多尺度建模做到又快又准。