論文の概要: Weak-Mamba-UNet: Visual Mamba Makes CNN and ViT Work Better for Scribble-based Medical Image Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.10887v1
• Date: Fri, 16 Feb 2024 18:43:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-19 14:38:22.155231
• Title: Weak-Mamba-UNet: Visual Mamba Makes CNN and ViT Work Better for Scribble-based Medical Image Segmentation
• Title（参考訳）: Wak-Mamba-UNet: Visual Mambaは、CNNとViTがスクリブルベースの医療画像のセグメンテーションを改善
• Authors: Ziyang Wang, Chao Ma
• Abstract要約: 本稿では医用画像セグメンテーションのための革新的な弱教師付き学習(WSL)フレームワークであるWeak-Mamba-UNetを紹介する。 WSL戦略には3つの異なるアーキテクチャがあるが、同じ対称エンコーダ・デコーダネットワークが組み込まれている。CNNベースのローカル特徴抽出用UNet、包括的なグローバルコンテキスト理解のためのSwin TransformerベースのSwinUNet、より効率的な長距離依存性モデリングのためのVMambaベースのMamba-UNetである。 Weak-Mamba-UNetの有効性は、類似したWSLの性能を超越した、処理アノテーション付きMRI心筋セグメンテーションデータセット上で検証される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.748446415530937
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Medical image segmentation is increasingly reliant on deep learning techniques, yet the promising performance often come with high annotation costs. This paper introduces Weak-Mamba-UNet, an innovative weakly-supervised learning (WSL) framework that leverages the capabilities of Convolutional Neural Network (CNN), Vision Transformer (ViT), and the cutting-edge Visual Mamba (VMamba) architecture for medical image segmentation, especially when dealing with scribble-based annotations. The proposed WSL strategy incorporates three distinct architecture but same symmetrical encoder-decoder networks: a CNN-based UNet for detailed local feature extraction, a Swin Transformer-based SwinUNet for comprehensive global context understanding, and a VMamba-based Mamba-UNet for efficient long-range dependency modeling. The key concept of this framework is a collaborative and cross-supervisory mechanism that employs pseudo labels to facilitate iterative learning and refinement across the networks. The effectiveness of Weak-Mamba-UNet is validated on a publicly available MRI cardiac segmentation dataset with processed scribble annotations, where it surpasses the performance of a similar WSL framework utilizing only UNet or SwinUNet. This highlights its potential in scenarios with sparse or imprecise annotations. The source code is made publicly accessible.
• Abstract（参考訳）: 医療画像のセグメンテーションはますますディープラーニング技術に依存しているが、有望なパフォーマンスには高いアノテーションコストが伴うことが多い。 本稿では、医用画像セグメンテーションにおける畳み込みニューラルネットワーク(CNN)、ビジョントランスフォーマー(ViT)、最先端のビジュアルマンバアーキテクチャ(VMamba)を利用した、革新的な弱教師付き学習(WSL)フレームワークであるWeak-Mamba-UNetを紹介する。 提案したWSL戦略には、3つの異なるアーキテクチャと同一対称エンコーダデコーダネットワークが組み込まれており、CNNベースのローカル特徴抽出用UNet、Swin TransformerベースのSwinUNetによる包括的グローバルコンテキスト理解用、VMambaベースのMamba-UNetによる効率的な長距離依存性モデリング用である。 このフレームワークの鍵となる概念は、ネットワーク横断の反復学習と洗練を促進するために擬似ラベルを使用する、協調的で相互監督的なメカニズムである。 weak-mamba-unetの有効性は、scribbleアノテーションを処理した公開利用可能なmri心筋セグメンテーションデータセットで検証され、unetまたはswiinunetのみを使用した同様のwslフレームワークのパフォーマンスを上回っています。 これは、スパースまたは不正確なアノテーションを持つシナリオにおけるその可能性を強調する。 ソースコードは公開アクセス可能である。

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