論文の概要: OCTAMamba: A State-Space Model Approach for Precision OCTA Vasculature Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.08000v1
• Date: Thu, 12 Sep 2024 12:47:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-13 16:39:03.519541
• Title: OCTAMamba: A State-Space Model Approach for Precision OCTA Vasculature Segmentation
• Title（参考訳）: OCTAMAMba: 精密OCTA真空セグメンテーションのための状態空間モデルアプローチ
• Authors: Shun Zou, Zhuo Zhang, Guangwei Gao,
• Abstract要約: そこで我々は,OCTAMambaを提案する。OCTAMambaはOCTAMambaアーキテクチャをベースとした新しいU字型ネットワークで,OCTA内の血管を正確に分割する。 OCTAMambaは、局所的な特徴抽出のためのQuad Stream Efficient Mining Embedding Module、マルチスケールDilated Asymmetric Convolution ModuleをキャプチャするMulti-Scale Dilated Convolution Module、ノイズをフィルタリングしターゲット領域をハイライトするFocused Feature Recalibration Moduleを統合している。 本手法は,線形複雑度を維持しつつ,効率的なグローバルモデリングと局所特徴抽出を実現し,低計算医療応用に適している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.365417594185685
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Optical Coherence Tomography Angiography (OCTA) is a crucial imaging technique for visualizing retinal vasculature and diagnosing eye diseases such as diabetic retinopathy and glaucoma. However, precise segmentation of OCTA vasculature remains challenging due to the multi-scale vessel structures and noise from poor image quality and eye lesions. In this study, we proposed OCTAMamba, a novel U-shaped network based on the Mamba architecture, designed to segment vasculature in OCTA accurately. OCTAMamba integrates a Quad Stream Efficient Mining Embedding Module for local feature extraction, a Multi-Scale Dilated Asymmetric Convolution Module to capture multi-scale vasculature, and a Focused Feature Recalibration Module to filter noise and highlight target areas. Our method achieves efficient global modeling and local feature extraction while maintaining linear complexity, making it suitable for low-computation medical applications. Extensive experiments on the OCTA 3M, OCTA 6M, and ROSSA datasets demonstrated that OCTAMamba outperforms state-of-the-art methods, providing a new reference for efficient OCTA segmentation. Code is available at https://github.com/zs1314/OCTAMamba
• Abstract（参考訳）: 光コヒーレンス・トモグラフィー(OCTA)は、糖尿病網膜症や緑内障などの眼疾患を可視化し、診断するための重要な画像技術である。 しかし,マルチスケールの血管構造や画像品質の低下,眼の病変などのノイズが原因で,OCTA血管の正確な分画は依然として困難である。 本研究では,OCTAにおける血管の分断を正確に行うために,マンバアーキテクチャに基づく新しいU字型ネットワークであるOCTAMAMbaを提案する。 OCTAMambaは、局所的な特徴抽出のためのQuad Stream Efficient Mining Embedding Module、マルチスケールDilated Asymmetric Convolution ModuleをキャプチャするMulti-Scale Dilated Convolution Module、ノイズをフィルタリングしターゲット領域をハイライトするFocused Feature Recalibration Moduleを統合している。 本手法は,線形複雑度を維持しつつ,効率的なグローバルモデリングと局所特徴抽出を実現し,低計算医療応用に適している。 OCTA 3M、OCTA 6M、ROSSAデータセットの大規模な実験により、OCTAMAMbaは最先端の手法よりも優れており、効率的なOCTAセグメンテーションのための新しい参照を提供することを示した。 コードはhttps://github.com/zs1314/OCTAMambaで入手できる。

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