精度提升5.2%，英伟达等发布多模态医学影像分割模型，实现三维影像自动 分割与交互 自 1971 年首台临床 CT 扫描仪诞生以来，医学影像经历了从二维切片到三维立体的革命性跨越。现代 256 排螺旋 CT 可在 0.28 秒内采集 0.16mm 层厚的 全身扫描数据，7T超高场磁共振甚至能捕捉海马区神经纤维的微观走向。但当这些包含数千万体素的三维矩阵呈现在医生面前时，精准分割器官、病灶 与血管网络的任务，仍高度依赖人工逐层勾画。研究显示，一套典型腹部 CT 影像的肝脏分割需 45-90 分钟，而涉及多器官联动的放疗规划标注可能持续 8 小时以上，专业人员的视觉疲劳导致的边界误差率可达 12%。 这种困境催生了医学图像分析领域最活跃的创新赛道。从早期基于灰度阈值的区域生长算法，到融合深度学习的 U-Net 三维变体 V-Net，再到引入视觉 Transformer 的 TransUNet 混合架构，算法工程师们不断尝试在像素迷宫中建立智能导航系统。2024 年 MICCAI 会议的最新突破显示，某些模型在前列腺 分割任务中已达到与资深放射科医师相当的组间一致性，但其在罕见解剖变异案例中的表现仍波动较大。这揭示 ...