Effiziente und präzise Segmentierung medizinischer Bilder durch Semi-Mamba-UNet: Pixel-basierte kontrastive und kreuzüberwachte Methode für den semi-überwachten Einsatz

Das Semi-Mamba-UNet-Modell integriert eine rein visuelle Mamba-basierte U-förmige Encoder-Decoder-Architektur in ein semi-überwachtes Lernframework, um die Leistungsfähigkeit der Mamba-Architektur bei der Segmentierung medizinischer Bilder mit begrenzten Annotationen zu nutzen.