多模态信息融合

Mamba Goes HoME: Hierarchical Soft Mixture-of-Experts for 3D Medical Image Segmentation

Mamba Goes HoME: 分层软专家混合模型用于3D医学图像分割

Szymon Płotka, Gizem Mert, Maciej Chrabaszcz, Ewa Szczurek, Arkadiusz Sitek

机构 * Faculty of Mathematics, Informatics, and Mechanics, University of Warsaw（华沙大学数学、信息学与力学系） ； Faculty of Mathematics and Computer Science, Jagiellonian University（雅盖隆大学数学与计算机科学系） ； Institute of AI for Health, Helmholtz Munich（海德堡医学院人工智能与健康研究所） ； Faculty of Electronics and Information Technology, Warsaw University of Technology（华沙理工大学电子与信息技术系） ； NASK - National Research Institute（国家研究 institute） ； Faculty of Radiology, Massachusetts General Hospital（麻省总医院放射学系） ； Department of Radiology, Harvard Medical School（哈佛医学院放射学系） 纠错

专题命中 融合架构与评测 ：information fusion(abstract)；分类 cs.CV、eess.IV

AI总结 本文提出分层软专家混合模型HoME，通过两级令牌路由提升3D医学图像分割的长上下文建模能力，实现更高效的局部和全局特征提取，从而提升分割性能。

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