KANResDiff 用 KAN 样条时间编码与局部薛定谔桥做残差扩散，在 LIDC 与 ISIC3 上把 GED 最多降低 18.8%、HM-IoU32 最多提升 7.7%
该工作提出 KANResDiff，用 Kolmogorov-Arnold 网络实现局部残差扩散以做模糊医学图像分割：以基于 B 样条的 Independent Time Encoding 替代 MLP 线性时间嵌入以增强各推理阶段独立性，并以 Residual Schrödinger Bridge 用可学习权重注入确定性残差先验，在 LIDC 与 ISIC3 两个公开数据集上取得 GED 与 HM-IoU 的最优结果，GED 最大改善 16.8%、HM-IoU32 最大改善 7.7%，同时 MDM 保持有竞争力的水平。