論文の概要: SliceMamba with Neural Architecture Search for Medical Image Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.08481v2
• Date: Mon, 19 Aug 2024 07:28:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-21 02:09:01.296660
• Title: SliceMamba with Neural Architecture Search for Medical Image Segmentation
• Title（参考訳）: 医用画像セグメンテーションのためのニューラルネットワークによるSliceMamba
• Authors: Chao Fan, Hongyuan Yu, Yan Huang, Liang Wang, Zhenghan Yang, Xibin Jia,
• Abstract要約: SliceMambaは,シンプルで効果的なマンバ型医用画像分割モデルである。 SliceMambaには、双方向機能スライシングを行う効率的な双方向スライススキャンモジュール(BSS)が含まれている。 また,対象データの特徴に基づいて最適な特徴スライス法を自動決定する適応スライス探索手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.837666496926351
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Despite the progress made in Mamba-based medical image segmentation models, existing methods utilizing unidirectional or multi-directional feature scanning mechanisms struggle to effectively capture dependencies between neighboring positions, limiting the discriminant representation learning of local features. These local features are crucial for medical image segmentation as they provide critical structural information about lesions and organs. To address this limitation, we propose SliceMamba, a simple and effective locally sensitive Mamba-based medical image segmentation model. SliceMamba includes an efficient Bidirectional Slice Scan module (BSS), which performs bidirectional feature slicing and employs varied scanning mechanisms for sliced features with distinct shapes. This design ensures that spatially adjacent features remain close in the scanning sequence, thereby improving segmentation performance. Additionally, to fit the varying sizes and shapes of lesions and organs, we further introduce an Adaptive Slice Search method to automatically determine the optimal feature slice method based on the characteristics of the target data. Extensive experiments on two skin lesion datasets (ISIC2017 and ISIC2018), two polyp segmentation (Kvasir and ClinicDB) datasets, and one multi-organ segmentation dataset (Synapse) validate the effectiveness of our method.
• Abstract（参考訳）: マンバをベースとした医用画像セグメンテーションモデルの進歩にもかかわらず、一方向または多方向の特徴走査機構を用いた既存の手法は、隣接する位置間の依存関係を効果的に捉えるのに苦労し、局所特徴の識別的表現学習を制限する。 これらの局所的な特徴は、病変や臓器に関する重要な構造情報を提供するため、医用画像のセグメンテーションに不可欠である。 この制限に対処するために,SliceMambaを提案する。 SliceMambaは効率的な双方向スライススキャンモジュール(BSS)を備えており、双方向の特徴スライスを行い、異なる形状のスライスされた特徴に対して様々な走査機構を使用する。 この設計により、空間的に隣接した特徴が走査列に近接していることが保証され、セグメンテーション性能が向上する。 さらに, 病変や臓器の大きさや形状に合わせるために, さらに適応スライス探索法を導入し, 対象データの特徴に基づいて最適な特徴スライス法を自動決定する。 2つの皮膚病変データセット(ISIC2017とISIC2018)と2つのポリプセグメンテーションデータセット(KvasirとClinicalDB)、および1つの多臓器セグメンテーションデータセット(Synapse)の大規模な実験により、本手法の有効性が検証された。

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