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- 内存：prepare_segmentation 改为流式解码，只留分屏和配准的抽样帧，绿框逐帧在两半上找； 分割那一半由 SegmentationInput.target_frames() 到用时再解码，segment_video 边读边写 jpg； MedSAM2 init_state 的读帧换成直接在存放设备上建张量（不改 MedSAM2 源码，结果逐位相同）； 传播结果写进预分配数组。帧数最多的一段视频常驻内存峰值 11.2 GiB → 2.3 GiB，分辨率最大的 一段原代码被 OOM 杀掉、现为 4.2 GiB；两段的掩码和全部产物与改前逐字节相同，33 段视频的 第 1–2 步结果与改前一致，29 例配准与 review.csv 一致。 - 快照：ceus_quant 开跑时写 snapshot/（git、ceus.yaml、review.csv、uv.lock、segment.json）， 配置和核对表从快照副本读；收尾由新函数 runs.finish_snapshot 只新建 finished.json。 build 与 ceus_align_review 同样改用 finish_snapshot 记结束时间。 - build：summary.json 加 video_sha256；装 CEUS 结果时核对快照里的 delivery_dir、逐例核对 视频 SHA-256 和推注时间，不同就整次停下；新字段做类型检查，不进 tic.json。 来源：主会话任务（问题 1–3 及补充的 delivery_dir 比对）。 Co-Authored-By: Claude Opus 5.5 <noreply@anthropic.com>
research-wiki
本项目的文档。读者是没参与过讨论的医学 AI 方向硕士生：懂 Python 和深度学习，不懂胰腺囊性肿瘤。
| 位置 | 内容 | 维护方式 |
|---|---|---|
explanation/ |
系统由哪些环节组成、各环节的输入输出、为什么这样分。从 结构.md 读起 |
常青：改了就重写那一段 |
design/ |
每次重要决策的来历，文件名 NNNN-简短主题.md |
写完冻结；决策变了新写一份并注明取代关系 |
guides/ |
怎么做某件事：建环境、跑某个环节 | 常青，随实际情况更新 |
reference/ |
查得到的外部事实：术语表、算法参数的原始口径、临床方给的字段定义。每条自带出处；抄自 Linear 的写明抄自哪份、哪天同步 | 常青，随出处更新 |
待定问题/ |
还没定、迟早要定的问题，一个问题一份文件：问题、为什么要紧、选项、倾向、等谁定 | 定了就删掉，结论写进 design/，同一个提交 |
任务书/ |
每个模块动手前的任务书，文件名 NN-模块名.md：要做什么、依据哪些文档、怎么验收 |
负责人确认后交执行者；要改就在开头写「这一版改了什么」 |
survey/ |
文献调研：同类工作怎么做、对我们意味着什么，引文带 PDF 页码（PDF 在根目录 reference-pdf/，不进 git） |
写完冻结；有新调研另写一份 |
results/ |
实验结果报告，每个数字标明来自哪次运行（runs/ 下的目录名） |
写完冻结 |
scratch/ |
讨论中的草稿、上下文压缩前的快照 | 由负责人清理，Agent 不删 |
几类文档的开头
不用 YAML 头，靠固定的开头段落：
- design：
# NNNN 标题→状态：负责人 YYYY-MM-DD 认可（「原话」） ｜ 日期：…→ 取代了谁就写一行> 取代 NNNN 的第 X 条→## 先认识几个词→## 背景→## 决定（编号条目，写明哪条是负责人定的、哪条是 Agent 提的） → 需要时加## 不做的事。 - 任务书：标题 → 一段目的 →
来源：（负责人原话） →## 先认识几个词→## 开工前先读→ 分阶段的工作内容（每阶段写收尾点） →## 测试→## 规模→## 审阅→## 报告（分开写已验证的事实、推断和未验证的部分，附运行目录、提交号、花费）。 - results：
日期 ｜ 对应结构.md 第七部分第 N 步 ｜ 原始记录：runs/…→## 先认识几个词→## 一 跑了什么→ 结果，每个数字带运行目录。