
HSV-Net: гибридная архитектура state-space и self-supervised vision с прогрессивным обучением контуров для сегментации лёгочных узлов на КТ
Новая сеть HSV-Net объединяет SSM3D и адаптированные DINOv2-признаки для точной воксельной сегментации узлов, достигая 90,1% Dice и 86,3% Boundary F1 на QIN Lung CT с латентностью 58 мс, превосходя nnU-Net v2.



















