論文の概要: Integrating Mamba Sequence Model and Hierarchical Upsampling Network for Accurate Semantic Segmentation of Multiple Sclerosis Legion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.17432v1
• Date: Tue, 26 Mar 2024 06:57:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-27 16:26:20.300940
• Title: Integrating Mamba Sequence Model and Hierarchical Upsampling Network for Accurate Semantic Segmentation of Multiple Sclerosis Legion
• Title（参考訳）: マンバシーケンスモデルと階層的アップサンプリングネットワークの統合による多発性硬化症レジオンの正確なセマンティックセマンティックセグメンテーション
• Authors: Kazi Shahriar Sanjid, Md. Tanzim Hossain, Md. Shakib Shahariar Junayed, Dr. Mohammad Monir Uddin,
• Abstract要約: 我々は,堅牢で効率的なセグメンテーションタスクに適した新しいアーキテクチャであるMamba HUNetを紹介する。 私たちはまず、HUNetを軽量バージョンに変換し、パフォーマンスの同等性を保ち、この軽量版HUNetをMamba HUNetに統合し、その効率をさらに向上した。 特に多発性硬化症病変のセグメンテーションでは,Mamba HUNetが様々なセグメンテーションタスクで有効であることが示されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Integrating components from convolutional neural networks and state space models in medical image segmentation presents a compelling approach to enhance accuracy and efficiency. We introduce Mamba HUNet, a novel architecture tailored for robust and efficient segmentation tasks. Leveraging strengths from Mamba UNet and the lighter version of Hierarchical Upsampling Network (HUNet), Mamba HUNet combines convolutional neural networks local feature extraction power with state space models long range dependency modeling capabilities. We first converted HUNet into a lighter version, maintaining performance parity and then integrated this lighter HUNet into Mamba HUNet, further enhancing its efficiency. The architecture partitions input grayscale images into patches, transforming them into 1D sequences for processing efficiency akin to Vision Transformers and Mamba models. Through Visual State Space blocks and patch merging layers, hierarchical features are extracted while preserving spatial information. Experimental results on publicly available Magnetic Resonance Imaging scans, notably in Multiple Sclerosis lesion segmentation, demonstrate Mamba HUNet's effectiveness across diverse segmentation tasks. The model's robustness and flexibility underscore its potential in handling complex anatomical structures. These findings establish Mamba HUNet as a promising solution in advancing medical image segmentation, with implications for improving clinical decision making processes.
• Abstract（参考訳）: 医療画像セグメント化における畳み込みニューラルネットワークと状態空間モデルからのコンポーネントの統合は、精度と効率を高めるための魅力的なアプローチである。 我々は,堅牢で効率的なセグメンテーションタスクに適した新しいアーキテクチャであるMamba HUNetを紹介する。 Mamba UNetの強みとHUNet(Hierarchical Upsampling Network)の軽量バージョンを活用して、Mamba HUNetは畳み込みニューラルネットワークの局所的特徴抽出能力と、状態空間モデルによる長距離依存性モデリング機能を組み合わせた。 私たちはまず、HUNetを軽量バージョンに変換し、パフォーマンスの同等性を保ち、この軽量版HUNetをMamba HUNetに統合し、その効率をさらに向上した。 アーキテクチャは、入力されたグレースケール画像をパッチに分割し、Vision TransformersやMambaモデルに似た処理効率の1Dシーケンスに変換する。 Visual State Spaceブロックとパッチマージレイヤを通じて、空間情報を保存しながら階層的特徴を抽出する。 特に多発性硬化症病変のセグメンテーションでは,Mamba HUNetが様々なセグメンテーションタスクで有効であることが示されている。 モデルの堅牢性と柔軟性は、複雑な解剖学的構造を扱う可能性を示している。 これらの結果から,マンバHUNetは医用画像のセグメンテーションを推し進める上で有望な解決策であり,臨床的意思決定プロセスの改善に寄与すると考えられる。

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