摘要 https://arxiv.org/pdf/2402.03302v1.pdf 准确的医学图像分割需要整合从局部特征到全局依赖的多尺度信息。然而，现有方法在建模长距离全局信息方面面临挑战，其中卷积神经网络（CNNs）受限于其局部感受野，而视觉转换器（ViTs）则受到其注意力机制高二次复杂度的困扰。最近，基于Mamba的模型因其在长序列建模中的出色能力而备受关注。多项研究表明，这些模型在各种任

摘要 https://arxiv.org/pdf/2402.03302v1.pdf 准确的医学图像分割需要整合从局部特征到全局依赖的多尺度信息。然而，现有方法在建模长距离全局信息方面面临挑战，其中卷积神经网络（CNNs）受限于其局部感受野，而视觉转换器（ViTs）则受到其注意力机制高二次复杂度的困扰。最近，基于Mamba的模型因其在长序列建模中的出色能力而备受关注。多项研究表明，这些模型在各种任