arXiv 2026年9月24日该工作提出基于 Mamba 的 SRMA-Mamba 网络，用 Spatial Anatomy-Based Mamba（SABMamba）在矢状、冠状、轴状三个解剖平面上做选择性扫描以构建全局空间上下文，并用 Spatial Reverse Mamba Attention（SRMA）结合粗分割图与分层编码特征逐步细化边界，在 CirrMRI600+ 的 T1W 与 T2W 数据上取得优于 SegResNet、UX-Net、MedNeXt、SwinUNETR、SwinUNETRv2 与 SegMamba 的分割指标，同时参数量与 GFLOPs 低于 SegMamba。该工作提出基于 Mamba 的 SRMA-Mamba 网络，用 Spatial Anatomy-Based Mamba（SABMamba）在矢状、冠状、轴状三个解剖平面上做选择性扫描以构建全局空间上下文，并用 Spatial Reverse Mamba Attention（SRMA）结合粗分割图与分层编码特征逐步细化边界，在 CirrMRI600+ 的 T1W 与 T2W 数据上取得优于 SegResNet、UX-Net、MedNeXt、SwinUNETR、SwinUNETRv2 与 SegMamba 的分割指标，同时参数量与 GFLOPs 低于 SegMamba。SRMA-Mamba 在 CirrMRI600+ 上把肝硬化肝脏 MRI 分割的 mDSC 提到 92.95%（T1W）与 86.25%（T2W），并同时降低计算量该工作提出基于 Mamba 的 SRMA-Mamba 网络，用 Spatial Anatomy-Based Mamba（SABMamba）在矢状、冠状、轴状三个解剖平面上做选择性扫描以构建全局空间上下文，并用 Spatial Reverse Mamba Attention（SRMA）结合粗分割图与分层编码特征逐步细化边界，在 CirrMRI600+ 的 T1W 与 T2W 数据上取得优于 SegResNet、UX-Net、MedNeXt、SwinUNETR、SwinUNETRv2 与 SegMamba 的分割指标，同时参数量与 GFLOPs 低于 SegMamba。该工作提出基于 Mamba 的 SRMA-Mamba 网络，用 Spatial Anatomy-Based Mamba（SABMamba）在矢状、冠状、轴状三个解剖平面上做选择性扫描以构建全局空间上下文，并用 Spatial Reverse Mamba Attention（SRMA）结合粗分割图与分层编码特征逐步细化边界，在 CirrMRI600+ 的 T1W 与 T2W 数据上取得优于 SegResNet、UX-Net、MedNeXt、SwinUNETR、SwinUNETRv2 与 SegMamba 的分割指标，同时参数量与 GFLOPs 低于 SegMamba。