論文の概要: Soft Masked Mamba Diffusion Model for CT to MRI Conversion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.15910v1
• Date: Sat, 22 Jun 2024 18:06:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-25 19:53:14.124320
• Title: Soft Masked Mamba Diffusion Model for CT to MRI Conversion
• Title（参考訳）: CTからMRIへのソフトマッシュマンバ拡散モデル
• Authors: Zhenbin Wang, Lei Zhang, Lituan Wang, Zhenwei Zhang,
• Abstract要約: 磁気共鳴イメージング (MRI) とCT (CT) は, 医用画像の分野で主に用いられている。 本研究では,一般的に使用されているU-NetあるいはTransformerのバックボーンを,潜時パッチで動作するMambaと呼ばれる状態空間モデル(SSM)に置き換え,CTからMRIへの遅延拡散モデルを訓練することを目的とする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.973480052235655
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Magnetic Resonance Imaging (MRI) and Computed Tomography (CT) are the predominant modalities utilized in the field of medical imaging. Although MRI capture the complexity of anatomical structures with greater detail than CT, it entails a higher financial costs and requires longer image acquisition times. In this study, we aim to train latent diffusion model for CT to MRI conversion, replacing the commonly-used U-Net or Transformer backbone with a State-Space Model (SSM) called Mamba that operates on latent patches. First, we noted critical oversights in the scan scheme of most Mamba-based vision methods, including inadequate attention to the spatial continuity of patch tokens and the lack of consideration for their varying importance to the target task. Secondly, extending from this insight, we introduce Diffusion Mamba (DiffMa), employing soft masked to integrate Cross-Sequence Attention into Mamba and conducting selective scan in a spiral manner. Lastly, extensive experiments demonstrate impressive performance by DiffMa in medical image generation tasks, with notable advantages in input scaling efficiency over existing benchmark models. The code and models are available at https://github.com/wongzbb/DiffMa-Diffusion-Mamba
• Abstract（参考訳）: 磁気共鳴イメージング (MRI) とCT (CT) は, 医用画像の分野で主に用いられている。 MRIはCTより詳細な解剖学的構造の複雑さを捉えているが、費用は高く、画像取得時間も長い。 本研究では,一般的に使用されているU-NetあるいはTransformerのバックボーンを,潜時パッチで動作するMambaと呼ばれる状態空間モデル(SSM)に置き換え,CTからMRIへの遅延拡散モデルを訓練することを目的とする。 まず, パッチトークンの空間的連続性に対する不適切な注意や, 対象タスクに対する重要度の変化に対する考慮の欠如など, マンバをベースとした視覚的手法のスキャン手法における重要な点について述べる。 第2に,Diffusion Mamba (DiffMa)を導入し,Mambaにクロスシーケンスアテンションを統合し,スパイラルな方法で選択的スキャンを行う。 最後に、医用画像生成タスクにおけるDiffMaによる印象的なパフォーマンスを広範な実験で示しており、既存のベンチマークモデルよりも入力スケーリング効率に顕著な利点がある。 コードとモデルはhttps://github.com/wongzbb/DiffMa-Diffusion-Mambaで公開されている。

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