論文の概要: VM-UNet: Vision Mamba UNet for Medical Image Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.02491v2
• Date: Fri, 08 Nov 2024 11:56:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-11 18:10:55.593636
• Title: VM-UNet: Vision Mamba UNet for Medical Image Segmentation
• Title（参考訳）: VM-UNet:Vision Mamba UNet for Medical Image Segmentation
• Authors: Jiacheng Ruan, Jincheng Li, Suncheng Xiang,
• Abstract要約: 医用画像セグメンテーションのためのU字型アーキテクチャモデルVision Mamba UNet(VM-UNet)を提案する。 我々はISIC17,ISIC18,Synapseデータセットの総合的な実験を行い,VM-UNetが医用画像分割タスクにおいて競争力を発揮することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.3876474175791302
• License:
• Abstract: In the realm of medical image segmentation, both CNN-based and Transformer-based models have been extensively explored. However, CNNs exhibit limitations in long-range modeling capabilities, whereas Transformers are hampered by their quadratic computational complexity. Recently, State Space Models (SSMs), exemplified by Mamba, have emerged as a promising approach. They not only excel in modeling long-range interactions but also maintain a linear computational complexity. In this paper, leveraging state space models, we propose a U-shape architecture model for medical image segmentation, named Vision Mamba UNet (VM-UNet). Specifically, the Visual State Space (VSS) block is introduced as the foundation block to capture extensive contextual information, and an asymmetrical encoder-decoder structure is constructed with fewer convolution layers to save calculation cost. We conduct comprehensive experiments on the ISIC17, ISIC18, and Synapse datasets, and the results indicate that VM-UNet performs competitively in medical image segmentation tasks. To our best knowledge, this is the first medical image segmentation model constructed based on the pure SSM-based model. We aim to establish a baseline and provide valuable insights for the future development of more efficient and effective SSM-based segmentation systems. Our code is available at https://github.com/JCruan519/VM-UNet.
• Abstract（参考訳）: 医用画像セグメンテーションの分野では、CNNベースのモデルとTransformerベースのモデルの両方が広く研究されている。 しかし、CNNは長距離モデリング能力の限界を示す一方、トランスフォーマーは2次計算の複雑さによって妨げられている。 近年,マンバが実証した状態空間モデル (SSM) が将来性のあるアプローチとして登場している。 長距離相互作用をモデル化するだけでなく、線形計算の複雑さも維持する。 本稿では,状態空間モデルを活用することで,ビジョン・マンバ・UNet(VM-UNet)と呼ばれる医用画像分割のためのU字型アーキテクチャモデルを提案する。 具体的には、Visual State Space (VSS) ブロックを基盤ブロックとして導入し、広いコンテキスト情報をキャプチャし、非対称エンコーダデコーダ構造を少ない畳み込み層で構築し、計算コストを削減する。 我々はISIC17,ISIC18,Synapseデータセットの総合的な実験を行い,VM-UNetが医用画像分割タスクにおいて競争力を発揮することを示す。 我々の知る限り、これは純粋なSSMモデルに基づいて構築された最初の医用画像分割モデルである。 我々は,より効率的かつ効果的なSSMセグメンテーションシステムの構築に向けて,ベースラインを確立することを目的としている。 私たちのコードはhttps://github.com/JCruan519/VM-UNetで利用可能です。

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