論文の概要: Vision Mamba for Classification of Breast Ultrasound Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.03552v1
• Date: Thu, 4 Jul 2024 00:21:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-08 19:41:16.652019
• Title: Vision Mamba for Classification of Breast Ultrasound Images
• Title（参考訳）: 乳房超音波画像の分類のための視覚マンバ
• Authors: Ali Nasiri-Sarvi, Mahdi S. Hosseini, Hassan Rivaz,
• Abstract要約: MambaベースのモデルであるVMambaとVimは、最近のビジョンエンコーダのファミリーであり、多くのコンピュータビジョンタスクで有望なパフォーマンス改善を提供する。 本稿では,マンバをベースとしたモデルと従来の畳み込みニューラルネットワーク(CNN)と乳房超音波BUSIとBデータセットを用いた視覚変換器(ViT)を比較した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.90112908284836
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Mamba-based models, VMamba and Vim, are a recent family of vision encoders that offer promising performance improvements in many computer vision tasks. This paper compares Mamba-based models with traditional Convolutional Neural Networks (CNNs) and Vision Transformers (ViTs) using the breast ultrasound BUSI and B datasets. Our evaluation, which includes multiple runs of experiments and statistical significance analysis, demonstrates that Mamba-based architectures frequently outperform CNN and ViT models with statistically significant results. These Mamba-based models effectively capture long-range dependencies while maintaining inductive biases, making them suitable for applications with limited data.
• Abstract（参考訳）: MambaベースのモデルであるVMambaとVimは、最近のビジョンエンコーダのファミリーであり、多くのコンピュータビジョンタスクで有望なパフォーマンス改善を提供する。 本稿では,マンバをベースとしたモデルと従来の畳み込みニューラルネットワーク(CNN)と乳房超音波BUSIとBデータセットを用いた視覚変換器(ViT)を比較した。 複数の実験と統計的意義分析を含む評価結果から,マンバをベースとしたアーキテクチャは,統計学的に有意な結果のCNNやViTモデルよりも優れていることが示された。 これらのMambaベースのモデルは、帰納バイアスを維持しながら、長距離依存を効果的にキャプチャし、限られたデータを持つアプリケーションに適している。

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