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CVPR医学图像三套创新方案：通用分割+3D高效解码+SSM肿瘤定位（附链接）

ai 2025/8/11 19:39:42

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顶会顶刊的医学图像创新突破口在哪？从模态融合到病灶精准分割，从小样本学习到可解释性建模，前沿战场已从单一算法比拼转向临床落地价值深挖。

想投顶会顶刊的你不知道做哪方面的创新？不妨聚焦跨模态协同、动态影像时序建模、多中心数据泛化性等痛点。精准切入临床未满足需求，让创新既有技术锐度，更具转化重量。今天小图给大家精选3篇CVPR有关医学图像方向的论文，助力你的顶会顶刊之路！

论文一：UniverSeg: Universal Medical Image Segmentation

方法：

文章通过设计一个全卷积神经网络架构，结合CrossBlock模块来实现信息交互，并采用编码器-解码器结构进行多尺度信息融合。在训练过程中，使用了任务增强和数据增强策略来提升模型的泛化能力。此外，通过集成多个独立采样的支持集预测结果，进一步提高了分割精度。

创新点：

提出了CrossBlock机制，能够有效将示例集中的信息转移到新图像中，实现对新分割任务的快速适应，无需重新训练模型。
构建了MegaMedical数据集，覆盖多种解剖结构和成像模态，为模型训练提供了丰富的多样性。
展示了UniverSeg在未见任务上的显著性能提升，接近于专门针对这些任务训练的全监督网络，同时保持了模型的轻量化和高效性。

论文链接：

https://arxiv.org/abs/2304.06131

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论文二：EffiDec3D: An Optimized Decoder for High-Performance and Efficient 3D Medical Image Segmentation

方法：

文章首先对现有的3D医学分割架构进行了复杂度分析，识别出高分辨率层和过多通道对计算成本的贡献，然后基于此设计了EffiDec3D解码器。该解码器通过在所有解码阶段采用统一的通道减少策略，并限制上采样到较低分辨率，实现了计算效率和分割性能的平衡。此外，通过在多个数据集上进行实验，证明了EffiDec3D在不同分割任务中的泛化能力和效率。

创新点：

提出了一种通道减少策略，通过将解码器各阶段的通道数减少到准确表示特征所需的最小值，显著降低了模型的参数量和计算量。
通过移除对分割质量贡献极小的高分辨率层，进一步减少了计算量，同时保持了分割性能。
在多个3D医学图像分割架构和12个不同的医学成像任务上进行了广泛的实验，验证了EffiDec3D在保持性能的同时显著降低计算需求的能力。

论文链接：

https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2025/html/Rahman_EffiDec3D_An_Optimized_Decoder_for_High-Performance_and_Efficient_3D_Medical_CVPR_2025_paper.html

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论文三：Incomplete Multi-modal Brain Tumor Segmentation via Learnable Sorting State Space Model

方法：

文章首先通过可学习的排序过程对输入序列进行动态重排序，以保留3D脑MRI中的空间归纳偏差和长距离语义相关性。接着，利用S3M模块对重排序后的序列进行处理，捕捉模态内和模态间的关系。最后，结合全局输入策略，将全局上下文信息融入局部体积分析中，进一步提升了分割性能。