論文の概要: Vision Mamba: Cutting-Edge Classification of Alzheimer's Disease with 3D MRI Scans
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.05757v1
- Date: Sun, 9 Jun 2024 12:23:22 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-11 18:07:23.275964
- Title: Vision Mamba: Cutting-Edge Classification of Alzheimer's Disease with 3D MRI Scans
- Title（参考訳）: Vision Mamba : 3次元MRIによるアルツハイマー病の診断
- Authors: Muthukumar K A, Amit Gurung, Priya Ranjan,
- Abstract要約: アルツハイマー病の早期発見のための3次元MRI画像の分類は、医用画像において重要な課題である。
畳み込みニューラルネットワーク(CNN)とトランスフォーマーを用いた従来のアプローチは、この領域で重要な課題に直面している。
本研究では,3次元MRI画像の分類のための状態空間モデル(SSM)に基づく高度なモデルであるVision Mambaを用いてアルツハイマー病を検出することを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6827423171182153
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Classifying 3D MRI images for early detection of Alzheimer's disease is a critical task in medical imaging. Traditional approaches using Convolutional Neural Networks (CNNs) and Transformers face significant challenges in this domain. CNNs, while effective in capturing local spatial features, struggle with long-range dependencies and often require extensive computational resources for high-resolution 3D data. Transformers, on the other hand, excel in capturing global context but suffer from quadratic complexity in inference time and require substantial memory, making them less efficient for large-scale 3D MRI data. To address these limitations, we propose the use of Vision Mamba, an advanced model based on State Space Models (SSMs), for the classification of 3D MRI images to detect Alzheimer's disease. Vision Mamba leverages dynamic state representations and the selective scan algorithm, allowing it to efficiently capture and retain important spatial information across 3D volumes. By dynamically adjusting state transitions based on input features, Vision Mamba can selectively retain relevant information, leading to more accurate and computationally efficient processing of 3D MRI data. Our approach combines the parallelizable nature of convolutional operations during training with the efficient, recurrent processing of states during inference. This architecture not only improves computational efficiency but also enhances the model's ability to handle long-range dependencies within 3D medical images. Experimental results demonstrate that Vision Mamba outperforms traditional CNN and Transformer models accuracy, making it a promising tool for the early detection of Alzheimer's disease using 3D MRI data.
- Abstract（参考訳）: アルツハイマー病の早期発見のための3次元MRI画像の分類は、医用画像において重要な課題である。
畳み込みニューラルネットワーク(CNN)とトランスフォーマーを用いた従来のアプローチは、この領域で重要な課題に直面している。
CNNは、局所的な空間的特徴を捉えるのに効果的であるが、長距離依存に苦慮し、高解像度の3Dデータに広範な計算資源を必要とすることが多い。
一方、トランスフォーマーは、グローバルなコンテキストを捉えるのに優れていますが、推論時間の二次的な複雑さに悩まされ、かなりのメモリを必要とするため、大規模な3D MRIデータでは効率が悪くなります。
これらの制約に対処するために、我々は、アルツハイマー病を検出するために3次元MRI画像の分類に、状態空間モデル(SSM)に基づく高度なモデルであるビジョン・マンバ(Vision Mamba)を提案する。
Vision Mambaは動的状態表現と選択的スキャンアルゴリズムを活用し、3Dボリュームで重要な空間情報を効率的にキャプチャし保持する。
入力特徴に基づいて状態遷移を動的に調整することにより、Vision Mambaは関連する情報を選択的に保持し、3D MRIデータのより正確で効率的な処理を実現する。
我々の手法は、訓練中の畳み込み操作の並列化可能な性質と、推論中の状態の効率的かつ反復的な処理を組み合わせる。
このアーキテクチャは計算効率を向上するだけでなく、3次元医用画像内の長距離依存を処理する能力も強化する。
実験の結果、Vision Mambaは従来のCNNモデルとTransformerモデルよりも優れており、3D MRIデータを用いてアルツハイマー病を早期に検出できる有望なツールであることがわかった。
関連論文リスト
- EM-Net: Efficient Channel and Frequency Learning with Mamba for 3D Medical Image Segmentation [3.6813810514531085]
我々は,EM-Netと呼ばれる新しい3次元医用画像セグメンテーションモデルを紹介し,その成功に触発されて,新しいマンバベースの3次元医用画像セグメンテーションモデルであるEM-Netを紹介した。
提案手法は,SOTAモデルのパラメータサイズをほぼ半分にし,訓練速度を2倍に向上させながら,より高精度なセグメンテーション精度を示すことを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-09-26T09:34:33Z) - Efficient Slice Anomaly Detection Network for 3D Brain MRI Volume [2.3633885460047765]
現在の異常検出法は, 基準産業データより優れているが, 「正常」 と「異常」の定義の相違により, 医療データに苦慮している。
我々は,ImageNet上で事前学習し,MRIデータセットを2次元スライス特徴抽出器として微調整したモデルを用いたSimple Slice-based Network (SimpleSliceNet) というフレームワークを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-08-28T17:20:56Z) - Brain3D: Generating 3D Objects from fMRI [76.41771117405973]
被験者のfMRIデータを入力として利用する新しい3Dオブジェクト表現学習手法であるBrain3Dを設計する。
我々は,人間の視覚系の各領域の異なる機能的特徴を,我々のモデルが捉えていることを示す。
予備評価は、Brain3Dがシミュレーションシナリオで障害した脳領域を正常に識別できることを示唆している。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-24T06:06:11Z) - Enhancing MRI-Based Classification of Alzheimer's Disease with Explainable 3D Hybrid Compact Convolutional Transformers [13.743241062824548]
アルツハイマー病(AD: Alzheimer's disease)は、世界的な健康問題である。
従来の分析手法は、AD識別に不可欠な複雑な3Dパターンの識別に苦慮することが多い。
3D Hybrid Convolutional Transformer 3D (HCCT) について紹介する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-24T14:35:06Z) - Generative Enhancement for 3D Medical Images [74.17066529847546]
本稿では,3次元医用画像合成の新しい生成手法であるGEM-3Dを提案する。
本手法は2次元スライスから始まり,3次元スライスマスクを用いて患者に提供するための情報スライスとして機能し,生成過程を伝搬する。
3D医療画像をマスクと患者の事前情報に分解することで、GEM-3Dは多目的な3D画像を生成する柔軟な、かつ効果的なソリューションを提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-19T15:57:04Z) - MinD-3D: Reconstruct High-quality 3D objects in Human Brain [50.534007259536715]
Recon3DMindは、fMRI(Functional Magnetic Resonance Imaging)信号から3次元視覚を再構成するための革新的なタスクである。
このデータセットは14人の参加者のデータを含み、3Dオブジェクトの360度ビデオが特徴である。
我々は,脳の3次元視覚情報をfMRI信号から復号化するための,新規で効果的な3段階フレームワークMinD-3Dを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-12T18:21:36Z) - E2ENet: Dynamic Sparse Feature Fusion for Accurate and Efficient 3D
Medical Image Segmentation [36.367368163120794]
E2ENet(Efficient to Efficient Network)と呼ばれる3次元医用画像分割モデルを提案する。
パラメトリックと計算効率の2つの設計が組み込まれている。
さまざまなリソース制約に対して、正確性と効率性のトレードオフを一貫して達成します。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-07T22:13:37Z) - GLEAM: Greedy Learning for Large-Scale Accelerated MRI Reconstruction [50.248694764703714]
アンロールされたニューラルネットワークは、最近最先端の加速MRI再構成を達成した。
これらのネットワークは、物理ベースの一貫性とニューラルネットワークベースの正規化を交互に組み合わせることで、反復最適化アルゴリズムをアンロールする。
我々は,高次元画像設定のための効率的なトレーニング戦略である加速度MRI再構成のためのグレディ・ラーニングを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-07-18T06:01:29Z) - 3-Dimensional Deep Learning with Spatial Erasing for Unsupervised
Anomaly Segmentation in Brain MRI [55.97060983868787]
我々は,MRIボリュームと空間消去を組み合わせた空間文脈の増大が,教師なしの異常セグメンテーション性能の向上に繋がるかどうかを検討する。
本稿では,2次元変分オートエンコーダ(VAE)と3次元の相違点を比較し,3次元入力消去を提案し,データセットサイズが性能に与える影響を体系的に検討する。
入力消去による最高の3D VAEは、平均DICEスコアが31.40%となり、2D VAEは25.76%となった。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-09-14T09:17:27Z) - Medical Transformer: Universal Brain Encoder for 3D MRI Analysis [1.6287500717172143]
既存の3Dベースの手法は、トレーニング済みのモデルを下流のタスクに転送している。
彼らは3D医療イメージングのためのモデルを訓練するために大量のパラメータを要求します。
本稿では,2次元画像スライス形式で3次元容積画像を効果的にモデル化する,メディカルトランスフォーマーと呼ばれる新しい伝達学習フレームワークを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-04-28T08:34:21Z) - 3D Convolutional Neural Networks for Stalled Brain Capillary Detection [72.21315180830733]
脳毛細血管の血流停止などの脳血管障害は、アルツハイマー病の認知機能低下と病態形成と関連している。
本稿では,3次元畳み込みニューラルネットワークを用いた脳画像中の毛細血管の自動検出のための深層学習に基づくアプローチについて述べる。
本手法は,他の手法よりも優れ,0.85マシューズ相関係数,85%感度,99.3%特異性を達成した。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-04-04T20:30:14Z)
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。