論文の概要: Rotate to Scan: UNet-like Mamba with Triplet SSM Module for Medical Image Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.17701v4
• Date: Fri, 3 May 2024 10:12:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-06 17:18:04.135079
• Title: Rotate to Scan: UNet-like Mamba with Triplet SSM Module for Medical Image Segmentation
• Title（参考訳）: Rotate to Scan: 医用画像セグメンテーションのためのトリプルSSMモジュール付きUNetライクなマンバ
• Authors: Hao Tang, Lianglun Cheng, Guoheng Huang, Zhengguang Tan, Junhao Lu, Kaihong Wu,
• Abstract要約: 本稿では,新しいタイプの画像分割ネットワークとしてTriplet Mamba-UNetを提案する。 本モデルでは,従来のVM-UNetと比較してパラメータの3分の1の削減を実現している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.686237221268584
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Image segmentation holds a vital position in the realms of diagnosis and treatment within the medical domain. Traditional convolutional neural networks (CNNs) and Transformer models have made significant advancements in this realm, but they still encounter challenges because of limited receptive field or high computing complexity. Recently, State Space Models (SSMs), particularly Mamba and its variants, have demonstrated notable performance in the field of vision. However, their feature extraction methods may not be sufficiently effective and retain some redundant structures, leaving room for parameter reduction. Motivated by previous spatial and channel attention methods, we propose Triplet Mamba-UNet. The method leverages residual VSS Blocks to extract intensive contextual features, while Triplet SSM is employed to fuse features across spatial and channel dimensions. We conducted experiments on ISIC17, ISIC18, CVC-300, CVC-ClinicDB, Kvasir-SEG, CVC-ColonDB, and Kvasir-Instrument datasets, demonstrating the superior segmentation performance of our proposed TM-UNet. Additionally, compared to the previous VM-UNet, our model achieves a one-third reduction in parameters.
• Abstract（参考訳）: 画像セグメンテーションは、医療領域内の診断と治療の領域において重要な位置を占める。 従来の畳み込みニューラルネットワーク(CNN)とトランスフォーマーモデルは、この領域で大きな進歩を遂げてきたが、受容野の制限や高いコンピューティングの複雑さのために、依然として課題に直面している。 近年、状態空間モデル(SSM)、特にマンバとその変種は、視覚の分野で顕著な性能を示している。 しかし,それらの特徴抽出法は十分な有効性を持たず,冗長な構造を保ち,パラメータ削減の余地を残している。 従来の空間的・チャネル的アテンション手法により,Triplet Mamba-UNetを提案する。 この手法は残留VSSブロックを利用して集中的な文脈特徴を抽出し、Triplet SSMは空間次元とチャネル次元をまたいだ特徴を融合する。 我々はISIC17, ISIC18, CVC-300, CVC-ClinicDB, Kvasir-SEG, CVC-ColonDB, Kvasir-Instrumentのデータセットについて実験を行い, 提案したTM-UNetのセグメンテーション性能について検証した。 さらに,従来のVM-UNetと比較して,パラメータの3分の1削減を実現している。

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