跨尺度语言引导
一种与骨干无关的医学图像分割网络，将临床文本语义作为先验，通过渐进式跨阶段对齐，在解码器中可靠地保持语言线索，从而在多个COVID-19基准上提升了分割准确性。
Xue, Hengzhi · 代茵 · Qingyong, Li · Yao, Yudong · 滕月阳
Knowledge-Based Systems 2026
通过渐进式语义特征校准模块，在层次化特征中传播并细化语义先验，避免语言信息在解码过程中淡化。
并非针对特定编码器设计，可灵活适配不同视觉骨干，便于集成到现有医学图像分割流程中。
在QaTa-COV19数据集上，将仅视觉基线的Dice系数从87.85%提高到91.43%，提升约3.6个百分点。
在不同视觉骨干上均展现出良好的精度-效率权衡，适合资源受限的临床应用。