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视频分割
分布 医学影像与生物视觉2视觉语言模型1
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基于锚框语义感知与连续伪标签重铸的半监督超声心动图视频分割
Semi-supervised Echocardiography Video Segmentation via Anchor Semantic Awareness and Continuous Pseudo-label Reforging
针对医学视频中噪声和动态运动导致的边界模糊问题，提出可学习的锚框语义感知模块和连续伪标签重铸策略，可迁移到其他半监督视频分割任务中提升时序一致性和伪标签质量。
SPOT：面向运动稳定 MLLM 引导视频分割的时空提示词优化
SPOT: Spatiotemporal Prompt Optimization for Motion-Stabilized MLLM-Guided Video Segmentation
提出一种仅通过约束 MLLM 输出行为（布朗桥损失和几何感知提示词质量损失）来提升视频分割时序一致性的方法，无需视频预训练或架构修改，为利用静态图像训练的视觉基础模型处理动态视频任务提供了可复用的正则化思路。
OSA：基于正交化状态更新与解剖先验感知特征增强的超声心动图视频分割
OSA: Echocardiography Video Segmentation via Orthogonalized State Update and Anatomical Prior-aware Feature Enhancement
将循环状态更新约束在 Stiefel 流形上以避免秩坍缩，为视频分割中的时序建模提供稳定记忆机制；解剖先验感知的特征增强模块可分离散斑噪声，可迁移到其他医学视频分割任务。