Dans cet article, nous proposons Mamba Snake, un nouveau framework deep snake pour UMIS (Unified Medical Image Segmentation). Pour surmonter les limites des approches conventionnelles basées sur les pixels, Mamba Snake modélise efficacement la topologie inter-organes macroscopique et le raffinement des contours microscopiques en construisant l'évolution multi-contours sous la forme d'un atlas hiérarchique d'états-espaces. Plus précisément, il effectue un raffinement adaptatif de forme complexe en utilisant une agrégation efficace d'informations spatio-temporelles via Mamba Evolution Block (MEB), et garantit une évolution robuste des contours à longue portée sur des données hétérogènes avec des informations a priori sous forme de cartes énergétiques. De plus, il intègre un mécanisme de synergie à double classification pour optimiser simultanément la détection et la segmentation, atténuant ainsi la sous-segmentation des structures microscopiques. Des évaluations approfondies sur cinq ensembles de données cliniques montrent que Mamba Snake surpasse les méthodes de pointe avec une amélioration moyenne de l'indice de Dice de 3 %.
