Research|高精度 + 轻量化双突破！E型结构打破医学图像分割临床部署困境

背景：医学图像分割是计算机辅助诊断等临床应用的基础，但以U-Net为代表的U型结构模型为追求高精度导致参数量大，不利于临床部署，且传统解码器存在信息冗余和噪声累积问题。研究目的：为在保证甚至提升精度的前提下降低模型大小，并构建统一的2D/3D分割框架，研究团队提出了一种创新的E型结构医学图像分割框架。结论：该E型框架采用轻解码重构思路，通过跨层融合编码特征和精细化模块进行预测。基于该框架的2D和3D模型在多个多模态数据集上表现优异，达到或超过现有方法，同时降低了模型规模并提升了推理速度，显示出良好的通用性，为构建鲁棒分割系统及边缘端部署奠定了基础，推动了医学图像分割走向大规模临床应用。