MicroBT：多模态微小脑肿瘤分割与计数框架

Zhenye Lou 等作者提出 MicroBT，一个同时完成微小脑肿瘤分割与计数的多模态框架。其做法是以预测质心作为共享锚点，让密集分割与实例级定位相互协同。 作者称，针对基于重叠的目标函数会压制微小病灶的问题，该框架引入 Volume-Calibrated Loss（VC-Loss）放大微小病灶的梯度贡献，并用 Size-Aware Curriculum Optimization（SACO）稳定多任务训练。上述效果目前来自作者在论文中的表述。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。