Fugu-MT 論文翻訳(概要): LightM-UNet: Mamba Assists in Lightweight UNet for Medical Image Segmentation

論文の概要: LightM-UNet: Mamba Assists in Lightweight UNet for Medical Image Segmentation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.05246v1
Date: Fri, 8 Mar 2024 12:07:42 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-03-11 19:55:45.599904
Title: LightM-UNet: Mamba Assists in Lightweight UNet for Medical Image Segmentation
Title（参考訳）: lightm-unet: 医療用画像セグメンテーションのための軽量unetのmamba支援
Authors: Weibin Liao and Yinghao Zhu and Xinyuan Wang and Cehngwei Pan and Yasha Wang and Liantao Ma
Abstract要約: 本稿では,軽量なフレームワークとして,Mamba と UNet を統合した Lightweight Mamba UNet (LightM-UNet) を紹介する。特に、LightM-UNetはResidual Vision Mamba Layerを純粋なMamba方式で利用し、深い意味的特徴を抽出し、長距離空間依存をモデル化する。 2つの実世界の2D/3Dデータセットで実施された実験は、LightM-UNetが既存の最先端の文献を上回っていることを示している。
参考スコア（独自算出の注目度）: 7.729404897754075
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: UNet and its variants have been widely used in medical image segmentation. However, these models, especially those based on Transformer architectures, pose challenges due to their large number of parameters and computational loads, making them unsuitable for mobile health applications. Recently, State Space Models (SSMs), exemplified by Mamba, have emerged as competitive alternatives to CNN and Transformer architectures. Building upon this, we employ Mamba as a lightweight substitute for CNN and Transformer within UNet, aiming at tackling challenges stemming from computational resource limitations in real medical settings. To this end, we introduce the Lightweight Mamba UNet (LightM-UNet) that integrates Mamba and UNet in a lightweight framework. Specifically, LightM-UNet leverages the Residual Vision Mamba Layer in a pure Mamba fashion to extract deep semantic features and model long-range spatial dependencies, with linear computational complexity. Extensive experiments conducted on two real-world 2D/3D datasets demonstrate that LightM-UNet surpasses existing state-of-the-art literature. Notably, when compared to the renowned nnU-Net, LightM-UNet achieves superior segmentation performance while drastically reducing parameter and computation costs by 116x and 21x, respectively. This highlights the potential of Mamba in facilitating model lightweighting. Our code implementation is publicly available at https://github.com/MrBlankness/LightM-UNet.
Abstract（参考訳）: UNetとその変種は医療画像のセグメンテーションで広く使われている。しかしながら、これらのモデル、特にTransformerアーキテクチャに基づくモデルは、多数のパラメータと計算負荷のために問題を起こし、モバイルヘルスアプリケーションには適さない。最近、Mambaによって実証されたState Space Models (SSM) が、CNNやTransformerアーキテクチャの代替として登場した。これに基づいて我々は、mambaをunet内のcnnとtransformerの軽量な代替として採用し、実際の医療環境での計算資源の制限に起因する課題に取り組むことを目的としています。この目的のために、軽量フレームワークにMambaとUNetを統合するLightweight Mamba UNet(LightM-UNet)を紹介します。特に、LightM-UNetはResidual Vision Mamba Layerを純粋なMamba方式で利用し、深い意味的特徴を抽出し、線形計算複雑性で長距離空間依存をモデル化する。 2つの実世界の2D/3Dデータセットで実施された大規模な実験は、LightM-UNetが既存の最先端の文献を上回っていることを示している。特に、有名なnnU-Netと比較して、LightM-UNetは、パラメータと計算コストをそれぞれ116倍と21倍に大幅に削減しながら、優れたセグメンテーション性能を達成する。これはモデルの軽量化を促進するMambaの可能性を強調している。私たちのコード実装はhttps://github.com/MrBlankness/LightM-UNetで公開されています。

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