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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.03849v5
• Date: Sun, 29 Sep 2024 03:55:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-01 22:00:37.878440
• 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: 視覚変換器(ViT)と畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は医療画像分類タスクで広く研究され、広く利用されている。 近年の研究では、マンバで表される状態空間モデル(SSM)が、長距離依存を効果的にモデル化できることが示されている。 我々は、医用画像の一般的な分類のための最初のビジョンマンバであるメドマンバを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Since the era of deep learning, convolutional neural networks (CNNs) and vision transformers (ViTs) have been extensively studied and widely used in medical image classification tasks. Unfortunately, CNN's limitations in modeling long-range dependencies result in poor classification performances. In contrast, ViTs are hampered by the quadratic computational complexity of their self-attention mechanism, making them difficult to deploy in real-world settings with limited computational resources. Recent studies have shown that state space models (SSMs) represented by Mamba can effectively model long-range dependencies while maintaining linear computational complexity. Inspired by it, we proposed MedMamba, the first Vision Mamba for generalized medical image classification. Concretely, we introduced a novel hybrid basic block named SS-Conv-SSM, which purely integrates the convolutional layers for extracting local features with the abilities of SSM to capture long-range dependencies, aiming to model medical images from different image modalities efficiently. By employing the grouped convolution strategy and channel-shuffle operation, MedMamba successfully provides fewer model parameters and a lower computational burden for efficient applications without sacrificing accuracy. We thoroughly evaluated MedMamba using 16 datasets containing ten imaging modalities and 411,007 images. Experimental results show that MedMamba demonstrates competitive performance on most tasks compared with the state-of-the-art methods. This work aims to explore the potential of Vision Mamba and establish a new baseline for medical image classification, thereby providing valuable insights for developing more powerful Mamba-based artificial intelligence algorithms and applications in medicine. The source codes and all pre-trained weights of MedMamba are available at https://github.com/YubiaoYue/MedMamba.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニングの時代から、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)とビジョントランスフォーマー(ViT)が医学画像分類タスクで広く研究され、広く利用されている。 残念なことに、CNNの長距離依存のモデリングにおける制限は、分類性能の低下をもたらす。 対照的に、ViTは自己保持機構の2次計算複雑性によって妨げられ、限られた計算資源を持つ現実の環境でのデプロイが困難になる。 近年の研究では、Mambaによって表現される状態空間モデル(SSM)は、線形計算複雑性を維持しながら、効果的に長距離依存をモデル化できることが示されている。 そこで我々は,医用画像の一般的な分類のための最初のビジョンマンバであるメドマンバを提案した。 具体的には,SS-Conv-SSMという,局所的な特徴を抽出する畳み込み層とSSMの長大な依存関係をキャプチャする機能を純粋に統合するハイブリッド・ベーシックブロックを導入する。 グループ化された畳み込み戦略とチャネルシャッフル演算を用いることで、MedMambaは精度を犠牲にすることなく、効率的なアプリケーションに対してより少ないモデルパラメータと少ない計算負担を提供することに成功した。 10つの画像モダリティと411,007の画像を含む16のデータセットを用いて,MedMambaを徹底的に評価した。 実験結果から,MedMambaは最先端手法と比較して,ほとんどのタスクにおいて競合性能を示すことがわかった。 この研究は、Vision Mambaの可能性を探究し、医療画像分類の新しいベースラインを確立することを目的としている。 MedMambaのソースコードとトレーニング済み重量はすべてhttps://github.com/YubiaoYue/MedMamba.comで入手できる。

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