論文の概要: HC-Mamba: Vision MAMBA with Hybrid Convolutional Techniques for Medical Image Segmentation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.05007v2
- Date: Sat, 11 May 2024 12:05:46 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-14 20:52:15.498460
- Title: HC-Mamba: Vision MAMBA with Hybrid Convolutional Techniques for Medical Image Segmentation
- Title（参考訳）: HC-Mamba:医療画像分割のためのハイブリッド畳み込み技術を用いたビジョンMAMBA
- Authors: Jiashu Xu,
- Abstract要約: 本稿では,現代空間モデルMambaに基づく新しい医用画像分割モデルHC-Mambaを提案する。
HC-Mambaモデルに拡張畳み込み手法を導入し,より広い範囲の文脈情報を取得する。
さらに、HC-Mambaモデルでは、深度的に分離可能な畳み込みを採用し、パラメータの数とモデルの計算能力を大幅に削減する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.318153305245246
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Automatic medical image segmentation technology has the potential to expedite pathological diagnoses, thereby enhancing the efficiency of patient care. However, medical images often have complex textures and structures, and the models often face the problem of reduced image resolution and information loss due to downsampling. To address this issue, we propose HC-Mamba, a new medical image segmentation model based on the modern state space model Mamba. Specifically, we introduce the technique of dilated convolution in the HC-Mamba model to capture a more extensive range of contextual information without increasing the computational cost by extending the perceptual field of the convolution kernel. In addition, the HC-Mamba model employs depthwise separable convolutions, significantly reducing the number of parameters and the computational power of the model. By combining dilated convolution and depthwise separable convolutions, HC-Mamba is able to process large-scale medical image data at a much lower computational cost while maintaining a high level of performance. We conduct comprehensive experiments on segmentation tasks including organ segmentation and skin lesion, and conduct extensive experiments on Synapse, ISIC17 and ISIC18 to demonstrate the potential of the HC-Mamba model in medical image segmentation. The experimental results show that HC-Mamba exhibits competitive performance on all these datasets, thereby proving its effectiveness and usefulness in medical image segmentation.
- Abstract（参考訳）: 自動医用画像分割技術は、病理診断を迅速化し、患者医療の効率を向上する可能性がある。
しかし、医療画像は複雑なテクスチャや構造を持つことが多く、ダウンサンプリングによる画像解像度の低下や情報損失といった問題に直面していることが多い。
この問題に対処するため,現代空間モデルMambaに基づく新しい医用画像分割モデルHC-Mambaを提案する。
具体的には、HC-Mambaモデルにおける拡張畳み込み手法を導入し、畳み込みカーネルの知覚場を拡張して計算コストを増大させることなく、より広い範囲の文脈情報をキャプチャする。
さらに、HC-Mambaモデルでは、深度的に分離可能な畳み込みを採用し、パラメータの数とモデルの計算能力を大幅に削減する。
拡張畳み込みと深度的に分離可能な畳み込みを組み合わせることで、HC-Mambaは高レベルの性能を維持しながら、より低い計算コストで大規模医療画像データを処理できる。
臓器の分節や皮膚病変などの分節作業に関する包括的実験を行い,Synapse,ISIC17,ISIC18について広範な実験を行い,HC-Mambaモデルの有用性について検討した。
実験の結果,HC-Mambaはこれらのデータセットの競合性能を示し,医用画像のセグメンテーションの有効性と有用性を示した。
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