轨迹信息强化病灶边界
将动态凝视轨迹与静态注视点融合为图结构，并通过轨迹关系对齐、邻居感知伪监督和图表示一致性约束，使模型在器官与病灶的模糊边界处仍能准确分割，实现弱监督条件下的高精度标注。
Shaoxuan, Wu · 张霄 · Zhang, Xinyu · Xing, Yaqiong · 冯筠
Medical Image Analysis 2026
GiTNet 将静态注视点与动态轨迹整合到图结构中，全面建模复杂解剖关系和潜在病灶区域。
通过轨迹关系对齐（TRA）约束图拓扑，强化模型对解剖和病灶相关区域的关注。
邻居感知伪监督（NAP）利用图中相邻节点的语义信息，降低凝视噪声和不确定性。