論文の概要: Restore-RWKV: Efficient and Effective Medical Image Restoration with RWKV
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.11087v2
- Date: Wed, 31 Jul 2024 05:46:54 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-01 19:55:28.188059
- Title: Restore-RWKV: Efficient and Effective Medical Image Restoration with RWKV
- Title（参考訳）: Restore-RWKV:RWKVを用いた効率的な医用画像修復
- Authors: Zhiwen Yang, Hui Zhang, Dan Zhao, Bingzheng Wei, Yan Xu,
- Abstract要約: 医用画像修復のための最初のRWKVモデルであるRestore-RWKVを提案する。
本稿では,線形計算複雑性を伴う大域的依存関係を捕捉する再帰的WKV(Re-WKV)アテンション機構を提案する。
Restore-RWKVは様々な医用画像復元作業において優れた性能を発揮することを示す実験を行った。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.791837093396573
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Transformers have revolutionized medical image restoration, but the quadratic complexity still poses limitations for their application to high-resolution medical images. The recent advent of RWKV in the NLP field has attracted much attention as it can process long sequences efficiently. To leverage its advanced design, we propose Restore-RWKV, the first RWKV-based model for medical image restoration. Since the original RWKV model is designed for 1D sequences, we make two necessary modifications for modeling spatial relations in 2D images. First, we present a recurrent WKV (Re-WKV) attention mechanism that captures global dependencies with linear computational complexity. Re-WKV incorporates bidirectional attention as basic for a global receptive field and recurrent attention to effectively model 2D dependencies from various scan directions. Second, we develop an omnidirectional token shift (Omni-Shift) layer that enhances local dependencies by shifting tokens from all directions and across a wide context range. These adaptations make the proposed Restore-RWKV an efficient and effective model for medical image restoration. Extensive experiments demonstrate that Restore-RWKV achieves superior performance across various medical image restoration tasks, including MRI image super-resolution, CT image denoising, PET image synthesis, and all-in-one medical image restoration. Code is available at: \href{https://github.com/Yaziwel/Restore-RWKV.git}{https://github.com/Yaziwel/Restore-RWKV}.
- Abstract（参考訳）: トランスフォーマーは、医療画像の復元に革命をもたらしたが、この二次的な複雑さは、高解像度の医療画像への応用に制限を与えている。
最近のNLP分野におけるRWKVの出現は、長いシーケンスを効率的に処理できるため、多くの注目を集めている。
医用画像復元のためのRWKVモデルであるRestore-RWKVを提案する。
元のRWKVモデルは1次元シーケンス用に設計されているため、2次元画像における空間関係をモデル化するための2つの必要な修正を行う。
まず,線形計算複雑性を伴う大域的依存関係を捕捉する再帰的WKV(Re-WKV)アテンション機構を提案する。
Re-WKVは、グローバルな受容場の基本として双方向の注意を取り入れ、様々なスキャン方向からの2D依存を効果的にモデル化する。
第2に、全方向のトークンシフト(Omni-Shift)層を開発し、全方向から広いコンテキスト範囲にわたってトークンをシフトすることで、局所的な依存関係を高める。
これらの適応により、提案したRestore-RWKVは、医用画像復元の効率的かつ効果的なモデルとなる。
広範囲にわたる実験により、Restore-RWKVはMRI画像の超解像、CT画像のデノイング、PET画像合成、オールインワンの医用画像復元など、様々な医療用画像復元タスクにおいて優れた性能を発揮することが示された。
コードは以下の通り。 \href{https://github.com/Yaziwel/Restore-RWKV.git}{https://github.com/Yaziwel/Restore-RWKV}。
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