論文の概要: MedMamba: Vision Mamba for Medical Image Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.03849v2
• Date: Thu, 21 Mar 2024 16:49:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-22 18:48:21.329326
• Title: MedMamba: Vision Mamba for Medical Image Classification
• Title（参考訳）: MedMamba:Vision Mamba for Medical Image Classification (動画)
• Authors: Yubiao Yue, Zhenzhang Li,
• Abstract要約: 医用画像分類のためのビジョンマンバ(メドマンバ)を提案する。 新しいConv-SSMモジュールは、畳み込み層の局所的な特徴抽出能力と、長距離依存性をキャプチャするSSMの機能を組み合わせる。 私たちの知る限りでは、Vision Mambaは医療画像分類用に作られた最初のVision Mambaだ。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Medical image classification is a very fundamental and crucial task in the field of computer vision. These years, CNN-based and Transformer-based models have been widely used to classify various medical images. Unfortunately, The limitation of CNNs in long-range modeling capabilities prevents them from effectively extracting features in medical images, while Transformers are hampered by their quadratic computational complexity. Recent research has shown that the state space model (SSM) represented by Mamba can efficiently model long-range interactions while maintaining linear computational complexity. Inspired by this, we propose Vision Mamba for medical image classification (MedMamba). More specifically, we introduce a novel Conv-SSM module. Conv-SSM combines the local feature extraction ability of convolutional layers with the ability of SSM to capture long-range dependency, thereby modeling medical images with different modalities. To demonstrate the potential of MedMamba, we conducted extensive experiments using 14 publicly available medical datasets with different imaging techniques and two private datasets built by ourselves. Extensive experimental results demonstrate that the proposed MedMamba performs well in detecting lesions in various medical images. To the best of our knowledge, this is the first Vision Mamba tailored for medical image classification. The purpose of this work is to establish a new baseline for medical image classification tasks and provide valuable insights for the future development of more efficient and effective SSM-based artificial intelligence algorithms and application systems in the medical. Source code has been available at https://github.com/YubiaoYue/MedMamba.
• Abstract（参考訳）: 医用画像分類は、コンピュータビジョンの分野において、非常に基本的で重要な課題である。 近年、CNNベースのモデルとTransformerベースのモデルは、様々な医療画像の分類に広く利用されている。 残念なことに、長距離モデリング機能におけるCNNの制限は、医療画像の特徴を効果的に抽出することを妨げる一方で、トランスフォーマーはその2次計算複雑性によって妨げられている。 近年の研究では、マンバが表現する状態空間モデル(SSM)が線形計算複雑性を維持しつつ、長距離相互作用を効率的にモデル化できることが示されている。 そこで我々は,医療画像分類(MedMamba)のためのVision Mambaを提案する。 具体的には,新しいConv-SSMモジュールを紹介する。 Conv-SSMは、畳み込み層の局所的特徴抽出能力と、長距離依存を捉えるSSMの機能を組み合わせることで、異なるモダリティで医療画像のモデリングを行う。 MedMambaの可能性を実証するために、我々は14の公開医療データセットと2つのプライベートデータセットを用いて広範囲にわたる実験を行った。 その結果,MedMambaは様々な医用画像の病変の検出に有効であることが示唆された。 私たちの知る限りでは、Vision Mambaは医療画像分類用に作られた最初のVision Mambaだ。 本研究の目的は、医用画像分類タスクの新たなベースラインを確立し、より効率的で効率的なSSMベースの人工知能アルゴリズムと医療応用システムの開発に有用な洞察を提供することである。 ソースコードはhttps://github.com/YubiaoYue/MedMamba.comで公開されている。

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