論文の概要: Enhancing Global Sensitivity and Uncertainty Quantification in Medical Image Reconstruction with Monte Carlo Arbitrary-Masked Mamba

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.17659v2
• Date: Tue, 25 Jun 2024 19:01:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-27 18:25:45.716045
• Title: Enhancing Global Sensitivity and Uncertainty Quantification in Medical Image Reconstruction with Monte Carlo Arbitrary-Masked Mamba
• Title（参考訳）: Monte Carlo Arbitrary-Masked Mambaを用いた医用画像再構成におけるグローバル感度と不確実性定量化の促進
• Authors: Jiahao Huang, Liutao Yang, Fanwen Wang, Yang Nan, Weiwen Wu, Chengyan Wang, Kuangyu Shi, Angelica I. Aviles-Rivero, Carola-Bibiane Schönlieb, Daoqiang Zhang, Guang Yang,
• Abstract要約: 本稿では,共同医用画像再構成と不確実性推定のためのウェーブレット分解を用いたArbitrary-Masked MambaベースのモデルであるMambaMIRを紹介する。 新しいArbitrary Scan Masking (ASM) 機構は冗長な情報を「マスクアウト」し、さらなる不確実性推定のためにランダム性を導入する。 テクスチャのさらなる保存と知覚品質の向上のために,我々はMambaMIRへのウェーブレット変換を採用し,その変形を生成的逆数ネットワーク(MambaMIR-GAN)に基づいて探索する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.852768590511058
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep learning has been extensively applied in medical image reconstruction, where Convolutional Neural Networks (CNNs) and Vision Transformers (ViTs) represent the predominant paradigms, each possessing distinct advantages and inherent limitations: CNNs exhibit linear complexity with local sensitivity, whereas ViTs demonstrate quadratic complexity with global sensitivity. The emerging Mamba has shown superiority in learning visual representation, which combines the advantages of linear scalability and global sensitivity. In this study, we introduce MambaMIR, an Arbitrary-Masked Mamba-based model with wavelet decomposition for joint medical image reconstruction and uncertainty estimation. A novel Arbitrary Scan Masking (ASM) mechanism "masks out" redundant information to introduce randomness for further uncertainty estimation. Compared to the commonly used Monte Carlo (MC) dropout, our proposed MC-ASM provides an uncertainty map without the need for hyperparameter tuning and mitigates the performance drop typically observed when applying dropout to low-level tasks. For further texture preservation and better perceptual quality, we employ the wavelet transformation into MambaMIR and explore its variant based on the Generative Adversarial Network, namely MambaMIR-GAN. Comprehensive experiments have been conducted for multiple representative medical image reconstruction tasks, demonstrating that the proposed MambaMIR and MambaMIR-GAN outperform other baseline and state-of-the-art methods in different reconstruction tasks, where MambaMIR achieves the best reconstruction fidelity and MambaMIR-GAN has the best perceptual quality. In addition, our MC-ASM provides uncertainty maps as an additional tool for clinicians, while mitigating the typical performance drop caused by the commonly used dropout.
• Abstract（参考訳）: 深層学習は医用画像再構成において広く適用されており、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)とビジョントランスフォーマー(ViT)は主要なパラダイムであり、それぞれに異なる利点と固有の制限がある。 新興のMambaは、線形スケーラビリティとグローバル感度の利点を組み合わせた視覚表現の学習において優位性を示している。 本研究では,関節画像再構成と不確実性推定のためのウェーブレット分解を用いたArbitrary-Masked MambaモデルであるMambaMIRを紹介する。 新しいArbitrary Scan Masking (ASM) 機構は冗長な情報を「マスクアウト」し、さらなる不確実性推定のためにランダム性を導入する。 モンテカルロ(MC)のドロップアウトと比較して,提案するMC-ASMは,高パラメータチューニングを必要とせずに不確実性マップを提供し,低レベルタスクにドロップアウトを適用する際に一般的に見られる性能低下を緩和する。 テクスチャのさらなる保存と知覚品質の向上のために,我々はMambaMIRへのウェーブレット変換を採用し,その変形を生成的逆数ネットワーク(MambaMIR-GAN)に基づいて探索する。 複数の代表的な医用画像再構成タスクに対して総合的な実験が行われ、提案されたMambaMIRとMambaMIR-GANは異なる再現タスクにおいて他のベースラインおよび最先端の手法よりも優れており、MambaMIRは最高の再構築忠実さを達成し、MambaMIR-GANは最高の知覚品質を有することを示した。 さらに, MC-ASMは, 一般的に使用されるドロップアウトによる典型的な成績低下を軽減しつつ, 臨床医に新たなツールとして不確実性マップを提供する。

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