論文の概要: Optimizing Universal Lesion Segmentation: State Space Model-Guided Hierarchical Networks with Feature Importance Adjustment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.17235v1
• Date: Fri, 26 Apr 2024 08:15:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-29 13:44:15.339395
• Title: Optimizing Universal Lesion Segmentation: State Space Model-Guided Hierarchical Networks with Feature Importance Adjustment
• Title（参考訳）: ユニバーサル病変セグメンテーションの最適化:特徴量調整を伴う状態空間モデル誘導階層型ネットワーク
• Authors: Kazi Shahriar Sanjid, Md. Tanzim Hossain, Md. Shakib Shahariar Junayed, M. Monir Uddin,
• Abstract要約: 我々は,MAMBAフレームワークにステートスペースモデル(SSM)とアドバンスト階層ネットワーク(AHNet)を統合したMamba-Ahnetを紹介する。 Mamba-Ahnetは、SSMの特徴抽出と理解をAHNetの注意機構と画像再構成と組み合わせ、セグメンテーションの精度と堅牢性を高めることを目的としている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Deep learning has revolutionized medical imaging by providing innovative solutions to complex healthcare challenges. Traditional models often struggle to dynamically adjust feature importance, resulting in suboptimal representation, particularly in tasks like semantic segmentation crucial for accurate structure delineation. Moreover, their static nature incurs high computational costs. To tackle these issues, we introduce Mamba-Ahnet, a novel integration of State Space Model (SSM) and Advanced Hierarchical Network (AHNet) within the MAMBA framework, specifically tailored for semantic segmentation in medical imaging.Mamba-Ahnet combines SSM's feature extraction and comprehension with AHNet's attention mechanisms and image reconstruction, aiming to enhance segmentation accuracy and robustness. By dissecting images into patches and refining feature comprehension through self-attention mechanisms, the approach significantly improves feature resolution. Integration of AHNet into the MAMBA framework further enhances segmentation performance by selectively amplifying informative regions and facilitating the learning of rich hierarchical representations. Evaluation on the Universal Lesion Segmentation dataset demonstrates superior performance compared to state-of-the-art techniques, with notable metrics such as a Dice similarity coefficient of approximately 98% and an Intersection over Union of about 83%. These results underscore the potential of our methodology to enhance diagnostic accuracy, treatment planning, and ultimately, patient outcomes in clinical practice. By addressing the limitations of traditional models and leveraging the power of deep learning, our approach represents a significant step forward in advancing medical imaging technology.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニングは、複雑な医療課題に対する革新的な解決策を提供することによって、医療画像に革命をもたらした。 伝統的なモデルは、しばしば機能の重要性を動的に調整するのに苦労し、特に正確な構造記述に不可欠なセグメンテーションのようなタスクにおいて、最適でない表現をもたらす。 さらに、静的な性質は高い計算コストをもたらす。 これらの課題に対処するため,MAMBAフレームワークにステートスペースモデル(SSM)とアドバンスト階層ネットワーク(AHNet)を統合したMamba-Ahnetを紹介する。 イメージをパッチに分割し,自己認識機構を通じて特徴理解を洗練することにより,特徴の分解能を大幅に向上させる。 AHNetのMAMBAフレームワークへの統合により、情報領域を選択的に増幅し、リッチな階層表現の学習を容易にすることにより、セグメンテーション性能がさらに向上する。 Universal Lesion Segmentationデータセットの評価は、Dice類似度係数約98%、Intersection over Union約83%など、最先端技術よりも優れたパフォーマンスを示している。 これらの結果は, 診断精度, 治療計画, そして, 最終的に臨床実習における患者予後を高める手法の可能性を明らかにするものである。 従来のモデルの限界に対処し、ディープラーニングのパワーを活用することで、我々のアプローチは医療画像技術の進歩の大きな一歩となる。

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