本网讯 近日，计算机与人工智能学院人工智能专业学生曹天宇以第一作者身份在国际学术期刊《Journal of Computational Design and Engineering》发表研究论文 “SegRWKV: Fast and Accurate Biomedical Image Segmentation via a Receptance-Weighted Key-Value Network”。指导教师为李睿恒。
高分辨率医学图像分割通常面临全局信息建模计算开销大、推理速度慢和显存占用高等问题。针对这一问题，该研究提出高效医学图像分割模型 SegRWKV。模型结合 CNN 与 Vision-RWKV，利用 CNN 提取局部细节，并通过 RWKV 的递归记忆与门控读取机制高效建模长距离依赖，在避免 Transformer 高开销 Attention 的同时实现全局信息交互。此外，模型引入 PixelRefinement 模块加强边界、小目标和细粒度结构的恢复，从而兼顾分割速度与精度。
《Journal of Computational Design and Engineering》由 Oxford University Press 出版，是计算设计、工程计算和人工智能等领域的重要国际期刊，中科院二区，JCR分区Q1，2026年影响因子为6.7。
