論文の概要: MambaClinix: Hierarchical Gated Convolution and Mamba-Based U-Net for Enhanced 3D Medical Image Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.12533v1
• Date: Thu, 19 Sep 2024 07:51:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-07 14:30:28.485038
• Title: MambaClinix: Hierarchical Gated Convolution and Mamba-Based U-Net for Enhanced 3D Medical Image Segmentation
• Title（参考訳）: MambaClinix: 3次元医用画像分割のための階層的ゲート付き畳み込みとMambaベースのU-Net
• Authors: Chenyuan Bian, Nan Xia, Xia Yang, Feifei Wang, Fengjiao Wang, Bin Wei, Qian Dong,
• Abstract要約: 医用画像分割のための新しいU字型アーキテクチャであるMambaClinixを提案する。 MambaClinixは、階層的なゲート畳み込みネットワークとMambaを適応的なステージワイドフレームワークに統合する。 以上の結果から,MambaClinixは低モデルの複雑さを維持しつつ高いセグメンテーション精度を達成できることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.673169053236727
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep learning, particularly convolutional neural networks (CNNs) and Transformers, has significantly advanced 3D medical image segmentation. While CNNs are highly effective at capturing local features, their limited receptive fields may hinder performance in complex clinical scenarios. In contrast, Transformers excel at modeling long-range dependencies but are computationally intensive, making them expensive to train and deploy. Recently, the Mamba architecture, based on the State Space Model (SSM), has been proposed to efficiently model long-range dependencies while maintaining linear computational complexity. However, its application in medical image segmentation reveals shortcomings, particularly in capturing critical local features essential for accurate delineation of clinical regions. In this study, we propose MambaClinix, a novel U-shaped architecture for medical image segmentation that integrates a hierarchical gated convolutional network(HGCN) with Mamba in an adaptive stage-wise framework. This design significantly enhances computational efficiency and high-order spatial interactions, enabling the model to effectively capture both proximal and distal relationships in medical images. Specifically, our HGCN is designed to mimic the attention mechanism of Transformers by a purely convolutional structure, facilitating high-order spatial interactions in feature maps while avoiding the computational complexity typically associated with Transformer-based methods. Additionally, we introduce a region-specific Tversky loss, which emphasizes specific pixel regions to improve auto-segmentation performance, thereby optimizing the model's decision-making process. Experimental results on five benchmark datasets demonstrate that the proposed MambaClinix achieves high segmentation accuracy while maintaining low model complexity.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニング、特に畳み込みニューラルネットワーク(CNN)とトランスフォーマーは、3D医療画像セグメンテーションを大幅に進歩させた。 CNNは局所的な特徴を捉えるのに非常に効果的であるが、その制限された受容野は複雑な臨床シナリオにおけるパフォーマンスを阻害する可能性がある。 対照的にTransformerは、長距離依存関係のモデリングに優れていますが、計算集約的であるため、トレーニングやデプロイにコストがかかります。 近年,状態空間モデル(SSM)に基づくMambaアーキテクチャは,線形計算複雑性を維持しつつ,長距離依存を効率的にモデル化する手法として提案されている。 しかし, 医用画像のセグメンテーションへの応用は, 特に臨床領域の正確なデライン化に欠かせない重要な局所的特徴を捉える際の欠点を明らかにする。 本研究では,HGCN(hierarchical gated convolutional network)とMambaを適応的な段階的枠組みで統合した,医用画像セグメンテーションのための新しいU字型アーキテクチャであるMambaClinixを提案する。 この設計により、計算効率と高次空間相互作用が大幅に向上し、医用画像における近位関係と遠位関係の両方を効果的に捉えることができる。 具体的には、HGCNは、トランスフォーマーの注意機構を純粋に畳み込み構造で模倣し、トランスフォーマーベースの手法に典型的な計算複雑性を回避しつつ、特徴写像における高次空間相互作用を容易にするように設計されている。 さらに、領域固有のTversky損失を導入し、特定のピクセル領域を強調し、自動分割性能を改善し、モデルの決定過程を最適化する。 5つのベンチマークデータセットによる実験結果から,提案したMambaClinixは,低モデルの複雑性を維持しつつ高いセグメンテーション精度を実現することが示された。

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