Fugu-MT 論文翻訳(概要): Computation-Efficient Era: A Comprehensive Survey of State Space Models in Medical Image Analysis

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。

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