CardioSAM：面向高精度心脏 MRI 分割的拓扑感知解码器设计
计算机视觉与模式识别
2026-04-07 v1
摘要
心血管磁共振（CMR）图像中，心脏结构的精确分割对于心血管疾病的可靠诊断与治疗至关重要。然而，人工分割耗时且存在显著的观察者间差异。深度学习的最新进展，特别是如 Segment Anything Model（SAM）等基础模型，展现出强大的泛化能力，但往往缺乏临床应用所需的边界精度。为解决这一局限，我们提出 CardioSAM，一种混合架构，将冻结的 SAM 编码器的通用特征提取能力与一个轻量级、可训练的心脏专用解码器相结合。该解码器引入两项关键创新：一个融合解剖拓扑先验的心脏专用注意力模块，以及一个旨在改善组织界面勾画的边界细化模块。在 ACDC 基准上的实验评估表明，CardioSAM 实现了 93.39% 的 Dice 系数、87.61% 的 IoU、99.20% 的像素精度以及 4.2 mm 的 HD95。所提方法超越了如 nnU-Net 等强基线（Dice 系数提升 +3.89%），并超过了报道的专家间一致性水平（91.2%），表明其具有可靠且适用于临床的心脏分割潜力。
引用
@article{arxiv.2604.03313,
title = {CardioSAM: Topology-Aware Decoder Design for High-Precision Cardiac MRI Segmentation},
author = {Ujjwal Jain},
journal= {arXiv preprint arXiv:2604.03313},
year = {2026}
}