論文の概要: Semi-Mamba-UNet: Pixel-Level Contrastive and Pixel-Level Cross-Supervised Visual Mamba-based UNet for Semi-Supervised Medical Image Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.07245v2
• Date: Fri, 29 Mar 2024 19:47:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-02 14:15:46.173079
• Title: Semi-Mamba-UNet: Pixel-Level Contrastive and Pixel-Level Cross-Supervised Visual Mamba-based UNet for Semi-Supervised Medical Image Segmentation
• Title（参考訳）: Semi-Mamba-UNet:Semi-Supervised Medical Image SegmentationのためのPixel-Level Contrastive and Pixel-Level Cross-Supervised Visual Mamba-based UNet
• Authors: Chao Ma, Ziyang Wang,
• Abstract要約: 本稿では,視覚的マンバベースUNetアーキテクチャを従来のUNetと統合したセミマンバUNetを,半教師付き学習(SSL)フレームワークに導入する。 一般に公開されているMRI心筋セグメンテーションデータセットの総合的評価は,Semi-Mamba-UNetの優れた性能を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.637738540262797
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Medical image segmentation is essential in diagnostics, treatment planning, and healthcare, with deep learning offering promising advancements. Notably, Convolutional Neural Network (CNN) excel in capturing local image features, whereas Vision Transformer (ViT) adeptly model long-range dependencies through multi-head self-attention mechanisms. Despite their strengths, both CNN and ViT face challenges in efficiently processing long-range dependencies within medical images, often requiring substantial computational resources. This issue, combined with the high cost and limited availability of expert annotations, poses significant obstacles to achieving precise segmentation. To address these challenges, this paper introduces the Semi-Mamba-UNet, which integrates a visual mamba-based UNet architecture with a conventional UNet into a semi-supervised learning (SSL) framework. This innovative SSL approach leverages dual networks to jointly generate pseudo labels and cross supervise each other, drawing inspiration from consistency regularization techniques. Furthermore, we introduce a self-supervised pixel-level contrastive learning strategy, employing a projector pair to further enhance feature learning capabilities. Our comprehensive evaluation on a publicly available MRI cardiac segmentation dataset, comparing against various SSL frameworks with different UNet-based segmentation networks, highlights the superior performance of Semi-Mamba-UNet. The source code has been made publicly accessible.
• Abstract（参考訳）: 医用画像のセグメンテーションは診断、治療計画、医療に不可欠であり、ディープラーニングは有望な進歩を提供する。 特に、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、局所的な画像の特徴を捉えるのに優れ、ViT(Vision Transformer)は、マルチヘッド自己認識機構を通じて、遠距離依存を積極的にモデル化する。 彼らの強みにもかかわらず、CNNとViTはどちらも医療画像内の長距離依存関係を効率的に処理する上で困難に直面しており、しばしばかなりの計算資源を必要としている。 この問題は、高コストと専門家アノテーションの可用性の制限と相まって、正確なセグメンテーションを達成する上で大きな障害となる。 これらの課題に対処するために,視覚マンバに基づくUNetアーキテクチャを従来のUNetと統合したSemi-Mamba-UNetを,半教師付き学習(SSL)フレームワークに導入する。 この革新的なSSLアプローチは、デュアルネットワークを活用して擬似ラベルを共同で生成し、相互監督し、一貫性の正則化技術からインスピレーションを得ている。 さらに,プロジェクタペアを用いた自己教師型画素レベルのコントラスト学習戦略を導入し,特徴学習機能をさらに強化する。 UNetをベースとしたさまざまなセグメンテーションネットワークを用いたSSLフレームワークと比較した,MRI心セグメンテーションデータセットの総合評価では,Semi-Mamba-UNetの優れた性能が強調された。 ソースコードは一般に公開されている。

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