論文の概要: U-Mamba: Enhancing Long-range Dependency for Biomedical Image
Segmentation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.04722v1
- Date: Tue, 9 Jan 2024 18:53:20 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-10 15:00:24.439959
- Title: U-Mamba: Enhancing Long-range Dependency for Biomedical Image
Segmentation
- Title（参考訳）: U-Mamba: バイオメディカルイメージセグメンテーションにおける長距離依存の強化
- Authors: Jun Ma, Feifei Li, and Bo Wang
- Abstract要約: バイオメディカルイメージセグメンテーションのための汎用ネットワークであるU-Mambaを紹介する。
ディープシークエンスモデルの新たなファミリーであるState Space Sequence Models (SSM) にインスパイアされ、我々はハイブリッドCNN-SSMブロックを設計する。
我々は,CTおよびMR画像における腹部臓器の3次元分節化,内視鏡画像における計器の分節化,顕微鏡画像における細胞分節化の4つの課題について実験を行った。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.083902382768406
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Convolutional Neural Networks (CNNs) and Transformers have been the most
popular architectures for biomedical image segmentation, but both of them have
limited ability to handle long-range dependencies because of inherent locality
or computational complexity. To address this challenge, we introduce U-Mamba, a
general-purpose network for biomedical image segmentation. Inspired by the
State Space Sequence Models (SSMs), a new family of deep sequence models known
for their strong capability in handling long sequences, we design a hybrid
CNN-SSM block that integrates the local feature extraction power of
convolutional layers with the abilities of SSMs for capturing the long-range
dependency. Moreover, U-Mamba enjoys a self-configuring mechanism, allowing it
to automatically adapt to various datasets without manual intervention. We
conduct extensive experiments on four diverse tasks, including the 3D abdominal
organ segmentation in CT and MR images, instrument segmentation in endoscopy
images, and cell segmentation in microscopy images. The results reveal that
U-Mamba outperforms state-of-the-art CNN-based and Transformer-based
segmentation networks across all tasks. This opens new avenues for efficient
long-range dependency modeling in biomedical image analysis. The code, models,
and data are publicly available at https://wanglab.ai/u-mamba.html.
- Abstract（参考訳）: 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)とトランスフォーマーは、バイオメディカルイメージセグメンテーションの最も一般的なアーキテクチャであるが、どちらも固有の局所性や計算複雑性のため、長距離依存を処理する能力に制限がある。
この課題に対処するために,バイオメディカルイメージセグメンテーションのための汎用ネットワークであるU-Mambaを紹介する。
長いシーケンスを扱う能力で知られている新しいディープシーケンスモデルであるState Space Sequence Models (SSM) にインスパイアされた我々は、畳み込み層の局所的特徴抽出能力と長距離依存性をキャプチャするSSMの能力を統合するハイブリッドCNN-SSMブロックを設計する。
さらに、U-Mambaは自己設定メカニズムを楽しみ、手動で介入することなく、さまざまなデータセットに自動的に適応できる。
ctおよびmr画像における3次元腹部臓器分画,内視鏡画像における計器分画,顕微鏡画像における細胞分画の4つの課題について広範な実験を行った。
その結果、u-mambaはすべてのタスクで最先端のcnnベースおよびtransformerベースのセグメンテーションネットワークを上回ることがわかった。
これにより、バイオメディカル画像解析における効率的な長距離依存性モデリングのための新しい道が開かれる。
コード、モデル、データはhttps://wanglab.ai/u-mamba.htmlで公開されている。
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