論文の概要: P-Mamba: Marrying Perona Malik Diffusion with Mamba for Efficient Pediatric Echocardiographic Left Ventricular Segmentation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.08506v2
- Date: Fri, 15 Mar 2024 10:04:16 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-18 22:14:10.963162
- Title: P-Mamba: Marrying Perona Malik Diffusion with Mamba for Efficient Pediatric Echocardiographic Left Ventricular Segmentation
- Title(参考訳): P-Mamba : 心エコー心エコー法による心室分離術におけるP-MambaとP-Mambaの併用
- Authors: Zi Ye, Tianxiang Chen, Fangyijie Wang, Hanwei Zhang, Guanxi Li, Lijun Zhang,
- Abstract要約: P-Mamba を用いた小児心エコー図左室分画の高効率化について検討した。
具体的には、最近提案された視覚マンバエンコーダブランチの視覚マンバ層に目を向ける。
他のDWTベースのPMDエンコーダブランチでは、ノイズ抑制にPMDを利用するDWTベースのPerona-Malik Diffusion(PMD)ブロックを考案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 13.316529129839093
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In pediatric cardiology, the accurate and immediate assessment of cardiac function through echocardiography is important since it can determine whether urgent intervention is required in many emergencies. However, echocardiography is characterized by ambiguity and heavy background noise interference, bringing more difficulty to accurate segmentation. Present methods lack efficiency and are also prone to mistakenly segmenting some background noise areas as the left ventricular area due to noise disturbance. To relieve the two issues, we introduce P-Mamba for efficient pediatric echocardiographic left ventricular segmentation. Specifically, we turn to the recently proposed vision mamba layers in our vision mamba encoder branch to improve the computing and memory efficiency of our model while modeling global dependencies. In the other DWT-based PMD encoder branch, we devise DWT-based Perona-Malik Diffusion (PMD) Blocks that utilize PMD for noise suppression, while simultaneously preserving the local shape cues of the left ventricle. Leveraging the strengths of both the two encoder branches, P-Mamba achieves superior accuracy and efficiency to established models, such as vision transformers with quadratic and linear computational complexity. This innovative approach promises significant advancements in pediatric cardiac imaging and beyond.
- Abstract(参考訳): 小児心疾患では, 緊急介入が必要かどうかを判断できるため, 心エコー法による心機能の正確かつ即時評価が重要である。
しかし、心エコー検査は曖昧さと背景雑音の干渉が特徴であり、正確なセグメンテーションが困難である。
現在の手法では効率性が欠如しており、ノイズ障害による左室領域としてバックグラウンドノイズ領域を誤って分割する傾向にある。
この2つの問題を解消するため,小児心エコー図による左室区分けを効率的に行うためにP-Mambaを導入する。
具体的には、最近提案されたビジョン・マンバ・エンコーダ・ブランチのビジョン・マンバ・レイヤに目を向け、グローバルな依存関係をモデル化しながら、モデルの計算とメモリ効率を改善する。
他のDWTベースのPMDエンコーダブランチでは、左室の局所的な形状を同時に保存しつつ、MDDをノイズ抑制に利用するDWTベースのPMDブロックを考案する。
P-Mambaは2つのエンコーダ分岐の強度を利用して、2次および線形計算複雑性を持つ視覚変換器のような確立されたモデルに対して精度と効率を向上する。
このイノベーティブなアプローチは、小児心電図などにおける大幅な進歩を約束する。
関連論文リスト
- CathFlow: Self-Supervised Segmentation of Catheters in Interventional Ultrasound Using Optical Flow and Transformers [66.15847237150909]
縦型超音波画像におけるカテーテルのセグメンテーションのための自己教師型ディープラーニングアーキテクチャを提案する。
ネットワークアーキテクチャは、Attention in Attentionメカニズムで構築されたセグメンテーショントランスフォーマであるAiAReSeg上に構築されている。
我々は,シリコンオルタファントムから収集した合成データと画像からなる実験データセット上で,我々のモデルを検証した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-21T15:13:36Z) - Cross-modality Guidance-aided Multi-modal Learning with Dual Attention
for MRI Brain Tumor Grading [47.50733518140625]
脳腫瘍は世界で最も致命的ながんの1つであり、子供や高齢者に非常に多い。
本稿では,MRI脳腫瘍グレーディングの課題に対処するために,新たな多モード学習法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-17T07:54:49Z) - Semantic-aware Temporal Channel-wise Attention for Cardiac Function
Assessment [69.02116920364311]
既存のビデオベースの手法では、左室領域や運動による左室の変化にはあまり注意を払わない。
本稿では,左室分割課題を伴う半教師付き補助学習パラダイムを提案し,左室領域の表現学習に寄与する。
提案手法は,0.22 MAE,0.26 RMSE,1.9%$R2$の改善により,スタンフォードデータセットの最先端性能を実現する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-09T05:57:01Z) - M(otion)-mode Based Prediction of Ejection Fraction using
Echocardiograms [13.112371567924802]
心エコー図のM(otion)モードを用いて左室流出率(EF)を推定し,心筋症を分類する。
心エコー図から複数の人工Mモード画像を生成し,既製のモデルアーキテクチャを用いて組み合わせる。
実験の結果,教師付き設定は10モードで収束し,ベースライン法に匹敵することがわかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-07T15:00:58Z) - Diffusion Models for Counterfactual Generation and Anomaly Detection in
Brain Images [59.85702949046042]
病気の画像の健全なバージョンを生成し,それを用いて画素単位の異常マップを得るための弱教師付き手法を提案する。
健常者を対象にした拡散モデルを用いて, サンプリングプロセスの各ステップで拡散拡散確率モデル (DDPM) と拡散拡散確率モデル (DDIM) を組み合わせる。
本手法が正常なサンプルに適用された場合,入力画像は大幅な修正を伴わずに再構成されることを確認した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-03T21:56:50Z) - Error correcting 2D-3D cascaded network for myocardial infarct scar
segmentation on late gadolinium enhancement cardiac magnetic resonance images [0.0]
完全自動で心筋梗塞の程度を計算できる2次元および3次元畳み込みニューラルネットワーク(CNN)のケースケードフレームワークを提案する。
EMIDECチャレンジのトレーニングデータセットを用いて,提案手法を5倍のクロスバリデーションで評価し,評価した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-26T14:21:18Z) - Semi-supervised Cardiac Image Segmentation via Label Propagation and
Style Transfer [21.160227706899974]
左心室(LV)と右心室(RV)の血液プールを含む心臓構造を分割するためのフルオートマチックな方法を提案する。
具体的には,ラベル伝搬によるmriシーケンス時間枠を利用した半教師付き学習法を考案する。
私達はより強い心臓イメージの区分のための異なった中心およびベンダー間の分散を減らすために様式の移動を利用します。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-12-29T14:57:03Z) - Neural collaborative filtering for unsupervised mitral valve
segmentation in echocardiography [60.08918310097638]
心エコービデオの低次元埋め込みに基づく僧帽弁断面積自動制御法を提案する。
本法は, 各種僧帽弁疾患患者の心エコービデオと, 独立した検査コホートを用いて評価した。
これは、低品質ビデオやスパースアノテーションの場合には、最先端のインハンサーとエンファンサーの手法より優れている。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-08-13T12:53:26Z) - Left Ventricular Wall Motion Estimation by Active Polynomials for Acute
Myocardial Infarction Detection [18.93271742586598]
本稿では, 左室壁の大域的運動を, 頑健かつ正確な方法で正確に推定できる新しい手法であるActive Polynomialsを提案する。
提案アルゴリズムは,急性MIの早期診断を支援するために,LV壁セグメントに発生する真の壁運動を定量化する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-08-11T10:29:22Z) - Segmentation of the Myocardium on Late-Gadolinium Enhanced MRI based on
2.5 D Residual Squeeze and Excitation Deep Learning Model [55.09533240649176]
本研究の目的は,LGE-MRIを用いた心筋境界領域の深部学習モデルに基づく正確な自動セグメンテーション法を開発することである。
合計320回の試験(平均6回の試験)と28回の試験が行われた。
ベーススライスとミドルスライスにおけるアンサンブルモデルの性能解析は, サーバ内調査と同等であり, アトピーススライスではわずかに低かった。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-05-27T20:44:38Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。