Fugu-MT 論文翻訳(概要): AC-MAMBASEG: An adaptive convolution and Mamba-based architecture for enhanced skin lesion segmentation

論文の概要: AC-MAMBASEG: An adaptive convolution and Mamba-based architecture for enhanced skin lesion segmentation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.03011v1
Date: Sun, 5 May 2024 17:37:50 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-05-07 15:24:13.354337
Title: AC-MAMBASEG: An adaptive convolution and Mamba-based architecture for enhanced skin lesion segmentation
Title（参考訳）: AC-MAMBASEG : 適応的畳み込みとマンバを基盤とした皮膚病変セグメンテーション
Authors: Viet-Thanh Nguyen, Van-Truong Pham, Thi-Thao Tran,
Abstract要約: 本稿では,新しい皮膚病変分割モデルであるAC-MambaSegを提案する。 AC-MambaSegはハイブリッドCNN-Mambaバックボーンを持ち、Attention GateやSelective Kernel Bottleneckといった高度なコンポーネントを統合している。本モデルは,コンピュータ支援診断システムの改善と皮膚疾患の早期発見と治療の促進に有望な可能性を示唆する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.2448567386846916
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Skin lesion segmentation is a critical task in computer-aided diagnosis systems for dermatological diseases. Accurate segmentation of skin lesions from medical images is essential for early detection, diagnosis, and treatment planning. In this paper, we propose a new model for skin lesion segmentation namely AC-MambaSeg, an enhanced model that has the hybrid CNN-Mamba backbone, and integrates advanced components such as Convolutional Block Attention Module (CBAM), Attention Gate, and Selective Kernel Bottleneck. AC-MambaSeg leverages the Vision Mamba framework for efficient feature extraction, while CBAM and Selective Kernel Bottleneck enhance its ability to focus on informative regions and suppress background noise. We evaluate the performance of AC-MambaSeg on diverse datasets of skin lesion images including ISIC-2018 and PH2; then compare it against existing segmentation methods. Our model shows promising potential for improving computer-aided diagnosis systems and facilitating early detection and treatment of dermatological diseases. Our source code will be made available at: https://github.com/vietthanh2710/AC-MambaSeg.
Abstract（参考訳）: 皮膚病変のセグメンテーションは皮膚疾患のコンピュータ診断システムにおいて重要な課題である。医用画像からの皮膚病変の正確な分画は早期発見,診断,治療計画に不可欠である。本稿では,ハイブリッドCNN-Mambaバックボーンを有する拡張モデルであるAC-MambaSegを新たに提案し,CBAM(Convolutional Block Attention Module)やAttention Gate,Selective Kernel Bottleneckなどの高度なコンポーネントを統合する。 AC-MambaSegはVision Mambaフレームワークを利用して効率的な特徴抽出を行う一方、CBAMとSelective Kernel Bottleneckは情報領域に集中し、バックグラウンドノイズを抑制する能力を高めている。我々は,ISIC-2018やPH2を含む皮膚病変画像の多様なデータセットを用いたAC-MambaSegの性能評価を行い,既存のセグメンテーション法と比較した。本モデルは,コンピュータ支援診断システムの改善と皮膚疾患の早期発見と治療の促進に有望な可能性を示唆する。私たちのソースコードは、https://github.com/vietthanh2710/AC-MambaSegで公開されます。

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