En este artículo, proponemos Mamba Snake, un novedoso marco de análisis profundo para UMIS (Segmentación Unificada de Imágenes Médicas). Para superar las limitaciones de los enfoques convencionales basados en píxeles, Mamba Snake modela eficazmente la topología macroscópica interorgánica y el refinamiento microscópico de contornos mediante la construcción de una evolución multicontorno como un atlas jerárquico de espacio de estados. En particular, realiza un refinamiento adaptativo de forma compleja mediante la agregación eficiente de información espaciotemporal mediante Mamba Evolution Block (MEB), y garantiza una robusta evolución de contornos a largo plazo en datos heterogéneos con información previa en forma de mapas de energía. Además, integra un mecanismo de sinergia de clasificación dual para optimizar simultáneamente la detección y la segmentación, mitigando así la subsegmentación de estructuras microscópicas. Evaluaciones exhaustivas en cinco conjuntos de datos clínicos muestran que Mamba Snake supera a los métodos más avanzados, con una mejora promedio del índice Dice del 3 %.
