强度感知血管分割网络

算力大降,精度不减

一种利用三平面表示进行三维语义建模的可解释分割网络,以近乎二维的计算成本实现三维脑血管精确分割。

陈程 · Chen, Yunqing · 宁焕生 · 李恒 · 刘江 · 肖若秀

Medical Image Analysis 2026

参数信息

近乎
2 D

技术优势

算力需求骤降

推理阶段仅沿三平面表示路径进行,用近2D结构完成3D语义表示,避免了大量冗余参数和子空间。

精度几乎无损

实验结果显示,该模型在实际性能上几乎没有损失,但成本效率远超其他竞争对手。

可解释的特征学习

模型利用解耦和循环一致性策略,在三平面潜在空间中精确描述脑血管的语义特征,使得特征图具有充分的语义可解释性。

应用场景