医療用超音波画像のセグメンテーションは、スペックルノイズ、低コントラスト境界、音響シャドウイング、そして異なるオペレータや臨床施設間での撮影変動など、多くの課題に直面しています。エンコーダ・デコーダアーキテクチャやトランスフォーマーベースのネットワークは優れた性能を達成していますが、従来の多くの手法は密集したデコーダまたはより大規模なバックボーンを通じて境界の詳細を復元しており、その結果として過度に平滑化された輪郭や外部の分布シフト下での不安定な予測が生じる可能性があります。 本研究では、Risk-routed Implicit Boundary Refinement（RIBR）と呼ぶコンパクトなセグメンテーションフレームワークを提案しています。RIBRは暗黙的ニューラル表現を制約のないマスク予測器ではなく、リスク経路化された残差補正として活用します。このフレームワークは、境界洗練の暗黙的残差、リスク経路化された残差制御、および幾何学的スペックル認識型の境界正則化を組み合わせることで、不確実な輪郭を洗練させながら非境界領域の振動を抑制します。 9つの超音波データセット（リンパ節、乳房病変、甲状腺結節、前立腺に関するもの）での評価により、RIBRはマクロ平均で最高の性能を達成し、グループ化および臓器別の比較において境界誤差を一貫して削減します。これはコンパクトなパラメータ予算内で実現されています。 これらの知見は、制御された暗黙的残差学習がリソース制約下での境界に敏感な超音波セグメンテーションの実用的戦略であることを示唆しています。ソースコードはGitHubで公開されています。