动态蛇形卷积(Dynamic Snake Convolution)

准确分割拓扑管状结构、血管和道路等拓扑管状结构在各个领域都至关重要，确保下游任务的准确性和效率。然而，许多因素导致任务复杂化，包括局部结构薄和全局形态多变。在这项工作中，我们注意到管状结构的特殊性并利用这一知识指导我们的 DSCNet，在特征提取、特征融合和损失约束三个阶段同时增强感知。首先，我们提出了首先，我们提出了一种动态蛇形卷积法，通过自适应地聚焦于细长和迂回的局部结构来准确捕捉管状结构的特征。随后，我们提出了一种多视角特征融合策略，以补充在特征融合过程中关注来自多个视角的特征，确保保留来自不同全局形态的重要信息。不同全局形态的重要信息。最后，我们提出了一种连续性基于持久同源性的连续性约束损失函数最后，提出了一种基于持久同源性的连续性约束损失函数，以更好地约束分割的拓扑连续性。