深度学习方法为多级医学图像细分实现了令人印象深刻的表现。但是，它们的编码不同类别（例如遏制和排除）之间拓扑相互作用的能力受到限制。这些约束自然出现在生物医学图像中，对于提高分割质量至关重要。在本文中，我们介绍了一个新型的拓扑交互模块，将拓扑相互作用编码为深神经网络。该实施完全基于卷积，因此非常有效。这使我们有能力将约束结合到端到端培训中，并丰富神经网络的功能表示。该方法的功效在不同类型的相互作用上得到了验证。我们还证明了该方法在2D和3D设置以及跨越CT和超声之类的不同模式中的专有和公共挑战数据集上的普遍性。代码可在以下网址找到：https：//github.com/topoxlab/topointeraction
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