論文の概要: Computation-Efficient Era: A Comprehensive Survey of State Space Models in Medical Image Analysis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.03430v1
- Date: Wed, 5 Jun 2024 16:29:03 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-06 17:02:29.852299
- Title: Computation-Efficient Era: A Comprehensive Survey of State Space Models in Medical Image Analysis
- Title（参考訳）: 計算効率の良い時代:医用画像解析における状態空間モデルの包括的調査
- Authors: Moein Heidari, Sina Ghorbani Kolahi, Sanaz Karimijafarbigloo, Bobby Azad, Afshin Bozorgpour, Soheila Hatami, Reza Azad, Ali Diba, Ulas Bagci, Dorit Merhof, Ilker Hacihaliloglu,
- Abstract要約: 状態空間モデル(SSM)は、最近、シーケンシャルなモデリングと視覚的表現学習において大きな関心を集めている。
コンピュータービジョンの進歩に乗じて、医療画像はMambaモデルによる新しい時代を告げた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.115549269867403
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Sequence modeling plays a vital role across various domains, with recurrent neural networks being historically the predominant method of performing these tasks. However, the emergence of transformers has altered this paradigm due to their superior performance. Built upon these advances, transformers have conjoined CNNs as two leading foundational models for learning visual representations. However, transformers are hindered by the $\mathcal{O}(N^2)$ complexity of their attention mechanisms, while CNNs lack global receptive fields and dynamic weight allocation. State Space Models (SSMs), specifically the \textit{\textbf{Mamba}} model with selection mechanisms and hardware-aware architecture, have garnered immense interest lately in sequential modeling and visual representation learning, challenging the dominance of transformers by providing infinite context lengths and offering substantial efficiency maintaining linear complexity in the input sequence. Capitalizing on the advances in computer vision, medical imaging has heralded a new epoch with Mamba models. Intending to help researchers navigate the surge, this survey seeks to offer an encyclopedic review of Mamba models in medical imaging. Specifically, we start with a comprehensive theoretical review forming the basis of SSMs, including Mamba architecture and its alternatives for sequence modeling paradigms in this context. Next, we offer a structured classification of Mamba models in the medical field and introduce a diverse categorization scheme based on their application, imaging modalities, and targeted organs. Finally, we summarize key challenges, discuss different future research directions of the SSMs in the medical domain, and propose several directions to fulfill the demands of this field. In addition, we have compiled the studies discussed in this paper along with their open-source implementations on our GitHub repository.
- Abstract（参考訳）: シーケンスモデリングは様々な領域において重要な役割を担い、リカレントニューラルネットワークは歴史的にこれらのタスクを実行する主要な方法である。
しかし、トランスフォーマーの出現は、優れた性能のため、このパラダイムを変更した。
これらの進歩に基づいて、トランスフォーマーはCNNを視覚表現を学ぶための2つの主要な基礎モデルとして結合した。
しかし、変換器は、その注意機構の複雑さによって妨げられ、CNNは、大域的受容場と動的重み付けを欠いている。
状態空間モデル(SSM)、特に選択機構とハードウェア対応アーキテクチャを備えた \textit{\textbf{Mamba}} モデルは、最近、逐次モデリングと視覚表現学習において大きな関心を集めており、無限のコンテキスト長を提供し、入力シーケンスにおける線形複雑性を維持するために、トランスフォーマーの優位性に挑戦している。
コンピュータービジョンの進歩に乗じて、医療画像はMambaモデルによる新しい時代を告げた。
今回の調査は、医療画像におけるMambaモデルの百科事典的レビューを提供することを目的としています。
具体的には、マンバアーキテクチャや、この文脈におけるシーケンスモデリングパラダイムの代替などを含む、SSMの基礎を形成する包括的な理論的レビューから始める。
次に,医療分野におけるマンバモデルの構造的分類を提案し,その応用,画像モダリティ,対象臓器に基づく多様な分類手法を提案する。
最後に、重要な課題を要約し、医学領域におけるSSMの様々な研究方向性について議論し、この分野の要求を満たすためのいくつかの方向性を提案する。
さらに、この論文で議論された研究と、GitHubリポジトリのオープンソース実装をまとめました。
関連論文リスト
- State Space Model for New-Generation Network Alternative to Transformers: A Survey [52.812260379420394]
深層学習時代において、Transformerアーキテクチャは、トレーニング済みのビッグモデルとさまざまなダウンストリームタスクにまたがる強力なパフォーマンスを示してきた。
注意モデルの複雑さをさらに軽減するために、より効率的な手法を設計するための多くの努力がなされている。
その中でも、自己注意に基づくトランスフォーマーモデルの代替として、ステートスペースモデル(SSM)が近年ますます注目を集めている。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-15T07:24:45Z) - LKM-UNet: Large Kernel Vision Mamba UNet for Medical Image Segmentation [9.862277278217045]
本稿では,医療画像分割のためのLKM-U-shape Network(LKM-UNet)を提案する。
LKM-UNetの際立った特徴は、小さなカーネルベースのCNNやトランスフォーマーに比べて、局所的な空間モデリングに優れた大きなMambaカーネルの利用である。
包括的実験は、大規模なマンバ核を用いて大きな受容場を実現することの実現可能性と有効性を示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-12T05:34:51Z) - The Hidden Attention of Mamba Models [54.50526986788175]
Mamba層は、複数のドメインをモデリングするのに非常に効果的である効率的な選択状態空間モデル(SSM)を提供する。
このようなモデルを注意駆動モデルとみなすことができる。
この新たな視点は、トランスの自己保持層のメカニズムを経験的かつ理論的に比較することを可能にする。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-03T18:58:21Z) - Swin-UMamba: Mamba-based UNet with ImageNet-based pretraining [85.08169822181685]
本稿では,医療画像のセグメンテーションに特化して設計された新しいマンバモデルSwin-UMambaを紹介する。
Swin-UMamba は CNN や ViT,最新の Mamba ベースのモデルと比較して,優れたパフォーマンスを示している。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-05T18:58:11Z) - VM-UNet: Vision Mamba UNet for Medical Image Segmentation [3.170171905334503]
医用画像セグメンテーションのためのU字型アーキテクチャモデルVision Mamba UNet(VM-UNet)を提案する。
我々はISIC17,ISIC18,Synapseデータセットの総合的な実験を行い,VM-UNetが医用画像分割タスクにおいて競争力を発揮することを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-04T13:37:21Z) - Foundational Models in Medical Imaging: A Comprehensive Survey and
Future Vision [6.2847894163744105]
ファンデーションモデルは、広範囲の下流タスクに適応した大規模で事前訓練されたディープラーニングモデルである。
これらのモデルは、コンテキスト推論、一般化、テスト時の迅速な機能を促進する。
コンピュータビジョンの進歩に乗じて、医療画像はこれらのモデルへの関心も高まっている。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-28T12:08:12Z) - Generative AI for Medical Imaging: extending the MONAI Framework [29.152928147704507]
我々は、研究者や開発者が生成モデルを簡単に訓練し、評価し、デプロイできるオープンソースプラットフォームであるMONAI Generative Modelsを紹介します。
我々のプラットフォームは、異なるアーキテクチャを含む標準化された方法で最先端の研究を再現します。
我々はこれらのモデルを一般化可能な方法で実装し、その結果を2次元または3次元のシナリオに拡張できることを示した。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-07-27T21:58:26Z) - A Comprehensive Survey on Applications of Transformers for Deep Learning
Tasks [60.38369406877899]
Transformerは、シーケンシャルデータ内のコンテキスト関係を理解するために自己認識メカニズムを使用するディープニューラルネットワークである。
Transformerモデルは、入力シーケンス要素間の長い依存関係を処理し、並列処理を可能にする。
我々の調査では、トランスフォーマーベースのモデルのためのトップ5のアプリケーションドメインを特定します。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-06-11T23:13:51Z) - From Modern CNNs to Vision Transformers: Assessing the Performance,
Robustness, and Classification Strategies of Deep Learning Models in
Histopathology [1.8947504307591034]
我々は、広範囲の分類モデルを広範囲に評価する新しい手法を開発した。
広く使用されている5つの病理組織学的データセットを用いて,そのモデルを徹底的に検証した。
既存の解釈可能性手法を拡張し、モデルの分類戦略に関する洞察を体系的に明らかにする。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-04-11T12:26:19Z) - Transformers in Medical Imaging: A Survey [88.03790310594533]
トランスフォーマーはいくつかのコンピュータビジョン問題に適用され、最先端の結果が得られた。
医療画像はまた、局所受容野を持つCNNと比較して、グローバルな文脈を捉えられるトランスフォーマーへの関心が高まっている。
本稿では,最近提案された建築設計から未解決問題に至るまで,医療画像におけるトランスフォーマーの応用について概説する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-01-24T18:50:18Z) - Domain Shift in Computer Vision models for MRI data analysis: An
Overview [64.69150970967524]
機械学習とコンピュータビジョン手法は、医用画像解析において優れた性能を示している。
しかし、現在臨床応用はごくわずかである。
異なるソースや取得ドメインのデータへのモデルの不適切な転送性は、その理由の1つです。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-10-14T16:34:21Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。