論文の概要: VM-UNET-V2 Rethinking Vision Mamba UNet for Medical Image Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.09157v1
• Date: Thu, 14 Mar 2024 08:12:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-15 21:26:58.560766
• Title: VM-UNET-V2 Rethinking Vision Mamba UNet for Medical Image Segmentation
• Title（参考訳）: VM-UNET-V2、医療画像セグメンテーションのためのビジョンマンバUNetを再考
• Authors: Mingya Zhang, Yue Yu, Limei Gu, Tingsheng Lin, Xianping Tao,
• Abstract要約: 本稿では,MambaアーキテクチャにインスパイアされたVison Mamba-UNetV2を提案する。 VM-UNetV2は、医用画像セグメンテーションタスクにおいて競合する性能を示す。 我々はISIC17、ISIC18、CVC-300、CVC-ClinicDB、Kvasir CVC-ColonDB、ETIS-LaribPolypDBのパブリックデータセットに関する包括的な実験を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.278068663433261
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In the field of medical image segmentation, models based on both CNN and Transformer have been thoroughly investigated. However, CNNs have limited modeling capabilities for long-range dependencies, making it challenging to exploit the semantic information within images fully. On the other hand, the quadratic computational complexity poses a challenge for Transformers. Recently, State Space Models (SSMs), such as Mamba, have been recognized as a promising method. They not only demonstrate superior performance in modeling long-range interactions, but also preserve a linear computational complexity. Inspired by the Mamba architecture, We proposed Vison Mamba-UNetV2, the Visual State Space (VSS) Block is introduced to capture extensive contextual information, the Semantics and Detail Infusion (SDI) is introduced to augment the infusion of low-level and high-level features. We conduct comprehensive experiments on the ISIC17, ISIC18, CVC-300, CVC-ClinicDB, Kvasir, CVC-ColonDB and ETIS-LaribPolypDB public datasets. The results indicate that VM-UNetV2 exhibits competitive performance in medical image segmentation tasks. Our code is available at https://github.com/nobodyplayer1/VM-UNetV2.
• Abstract（参考訳）: 医用画像セグメンテーションの分野では、CNNとTransformerの両方に基づくモデルが徹底的に研究されている。 しかし、CNNは長距離依存のモデリング機能に制限があるため、画像内のセマンティック情報を完全に活用することは困難である。 一方、二次計算の複雑さはトランスフォーマーにとって課題となる。 近年,マンバのような状態空間モデル (SSM) は有望な手法として認識されている。 長距離相互作用のモデリングにおいて優れた性能を示すだけでなく、線形計算の複雑さを保っている。 Mambaアーキテクチャにインスパイアされた我々は、Visual State Space (VSS) Blockを導入し、コンテキスト情報を収集し、Semantics and Detail Infusion (SDI)を導入し、低レベルかつ高レベルな特徴の注入を強化した。 我々はISIC17、ISIC18、CVC-300、CVC-ClinicDB、Kvasir、CVC-ColonDB、ETIS-LaribPolypDBのパブリックデータセットに関する包括的な実験を行う。 以上の結果から,VM-UNetV2は医用画像分割タスクの競合性能を示すことがわかった。 私たちのコードはhttps://github.com/nobodyplayer1/VM-UNetV2で利用可能です。

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