Yayuan Lu | ViLab

Incomplete multi-modal brain tumor segmentation via learnable sorting state space model

Tue, 10 Jun 2025 00:00:00 +0000

本文提出一种可学习排序状态空间模型（LS3M），用于不完整多模态脑肿瘤分割。该方法基于Mamba架构高效建模长距离依赖，并引入可微置换矩阵，根据模态特定特征对输入序列进行动态重排序，从而保留3D脑MRI中关键的空间归纳偏置与长程语义相关性。LS3M能够充分利用可用模态信息，提升分割性能。

Mon, 27 May 2024 00:00:00 +0000

本文提出一种基于动态伪标签优化的半监督医学图像分割框架。针对双视角方法易丢失重要数据且伪标签不准确的问题，设计分层伪标签生成（HPLG）与动态伪标签校正（DPLC）两个互补模块，按可靠性生成分层像素级伪标签，并利用双视角的一致性与差异进行动态修正，从而提升分割性能与标签质量。