前言
精确分割拓扑管状结构例如血管和道路，对各个领域至关重要，可确保下游任务的准确性和效率。然而，许多因素使任务变得复杂，包括细小脆弱的局部结构和复杂多变的全局形态。在这项工作中，注意到管状结构的特殊特征，并利用这一知识来引导 DSCNet 在三个阶段同时增强感知：特征提取、特征融合和损失约束。首先，提出了一种动态蛇形卷积，通过自适应地聚焦于细长和曲折的局部结构，来准确捕捉管状结构的特征。随后，提出了一种多视角特征融合策略，在特征融合期间从多个角度补充对特征的关注，确保从不同全局形态中保留重要信息。最后，提出新的基于持续同调的连续性约束损失函数，以更好地约束分割的拓扑连续性。
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