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Tyche: Stochastic In-Context Learning for Medical Image Segmentation
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Ambiguity-aware Truncated Flow Matching for Ambiguous Medical Image Segmentation
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Coordinative Learning with Ordinal and Relational Priors for Volumetric Medical Image Segmentation
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When Swin Transformer Meets KANs: An Improved Transformer Architecture for Medical Image Segmentation
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Continual Alignment for SAM: Rethinking Foundation Models for Medical Image Segmentation in Continual Learning
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Bridging spatial awareness and global context in medical image segmentation
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Decoding with Structured Awareness: Integrating Directional, Frequency-Spatial, and Structural Attention for Medical Image Segmentation
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Bidirectional Copy-Paste for Semi-Supervised Medical Image Segmentation
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DCELANM-Net:Medical Image Segmentation based on Dual Channel Efficient Layer Aggregation Network with Learner
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Cross-Reference Transformer for Few-shot Medical Image Segmentation
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BATFormer: Towards Boundary-Aware Lightweight Transformer for Efficient Medical Image Segmentation
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STU-Net: Scalable and Transferable Medical Image Segmentation Models Empowered by Large-Scale Supervised Pre-training
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参考链接
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