目前，基于CNN和Transformer的医学图像分割面临着许多挑战。比如CNN在长距离建模能力上存在不足，而Transformer则受到其二次计算复杂度的制约。 相比之下，Mamba的设计允许模型在保持线性计算复杂度的同时，仍然能够捕捉到长距离的依赖关系。因此基于Mamba的医学图像分割能够结合CNN的局部特征提取能力和Transformer的全局上下文理解能力，更有效地处理医学图像中复杂的结