論文の概要: EM-Net: Efficient Channel and Frequency Learning with Mamba for 3D Medical Image Segmentation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.17675v1
- Date: Thu, 26 Sep 2024 09:34:33 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-28 20:56:11.245045
- Title: EM-Net: Efficient Channel and Frequency Learning with Mamba for 3D Medical Image Segmentation
- Title（参考訳）: EM-Net: 3次元医用画像セグメンテーションのためのMambaを用いた効率的なチャネルと周波数学習
- Authors: Ao Chang, Jiajun Zeng, Ruobing Huang, Dong Ni,
- Abstract要約: 我々は,EM-Netと呼ばれる新しい3次元医用画像セグメンテーションモデルを紹介し,その成功に触発されて,新しいマンバベースの3次元医用画像セグメンテーションモデルであるEM-Netを紹介した。
提案手法は,SOTAモデルのパラメータサイズをほぼ半分にし,訓練速度を2倍に向上させながら,より高精度なセグメンテーション精度を示すことを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.6813810514531085
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Convolutional neural networks have primarily led 3D medical image segmentation but may be limited by small receptive fields. Transformer models excel in capturing global relationships through self-attention but are challenged by high computational costs at high resolutions. Recently, Mamba, a state space model, has emerged as an effective approach for sequential modeling. Inspired by its success, we introduce a novel Mamba-based 3D medical image segmentation model called EM-Net. It not only efficiently captures attentive interaction between regions by integrating and selecting channels, but also effectively utilizes frequency domain to harmonize the learning of features across varying scales, while accelerating training speed. Comprehensive experiments on two challenging multi-organ datasets with other state-of-the-art (SOTA) algorithms show that our method exhibits better segmentation accuracy while requiring nearly half the parameter size of SOTA models and 2x faster training speed.
- Abstract（参考訳）: 畳み込みニューラルネットワークは、主に3次元の医用画像セグメンテーションを導いてきたが、小さな受容野によって制限される可能性がある。
トランスフォーマーモデルは自己注意を通してグローバルな関係を捉えるのに優れるが、高解像度の計算コストによって挑戦される。
近年、状態空間モデルであるMambaがシーケンシャルモデリングの効果的なアプローチとして登場している。
本研究は,その成功に触発されて,EM-Netと呼ばれる新しいマンバ型3次元医用画像分割モデルを提案する。
チャネルの統合と選択によって、領域間の注意的な相互作用を効率的にキャプチャするだけでなく、周波数領域を利用して様々なスケールで特徴の学習を調和させ、トレーニング速度を加速させる。
提案手法は,SOTAモデルのパラメータサイズをほぼ半分にし,訓練速度を2倍に向上させながら,より高精度なセグメンテーション精度を示すことを示す。
関連論文リスト
- MambaClinix: Hierarchical Gated Convolution and Mamba-Based U-Net for Enhanced 3D Medical Image Segmentation [6.673169053236727]
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。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-09-19T07:51:14Z) - Tri-Plane Mamba: Efficiently Adapting Segment Anything Model for 3D Medical Images [16.55283939924806]
3次元医用画像分割のための一般的なネットワークは、最近広範囲にわたる探索が行われている。
SAM(Segment Anything Model)の出現により、このモデルは2次元医用画像分割タスクにおいて優れた性能を得られるようになった。
1)局所的な深度レベルの情報を効率的に処理するために最適化されたマルチスケール3次元畳み込みアダプタ,2)長距離深度レベルの表現を捉えるために設計された三面体マンバモジュールである。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-09-13T02:37:13Z) - LeRF: Learning Resampling Function for Adaptive and Efficient Image Interpolation [64.34935748707673]
最近のディープニューラルネットワーク(DNN)は、学習データ前処理を導入することで、パフォーマンスを著しく向上させた。
本稿では,DNNが学習した構造的前提と局所的連続仮定の両方を活かした学習再サンプリング(Learning Resampling, LeRF)を提案する。
LeRFは空間的に異なる再サンプリング関数を入力画像ピクセルに割り当て、ニューラルネットワークを用いてこれらの再サンプリング関数の形状を予測する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-13T16:09:45Z) - I2I-Mamba: Multi-modal medical image synthesis via selective state space modeling [8.48392350084504]
本稿では,医用画像合成のための新しい敵対モデルI2I-Mambaを提案する。
I2I-Mambaは、ターゲットモダリティ画像の合成における最先端CNNおよびトランスフォーマーベースの手法に対して優れた性能を提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-22T21:55:58Z) - Masked LoGoNet: Fast and Accurate 3D Image Analysis for Medical Domain [48.440691680864745]
我々はLoGoNetと呼ばれる新しいニューラルネットワークアーキテクチャを導入する。
LoGoNetは、LKA(Large Kernel Attention)とデュアルエンコーディング戦略を利用して、U字型アーキテクチャに新しい特徴抽出器を統合する。
大規模ラベル付きデータセットの欠如を補うために,3次元画像に適した新しいSSL方式を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-09T05:06:58Z) - nnMamba: 3D Biomedical Image Segmentation, Classification and Landmark
Detection with State Space Model [24.955052600683423]
本稿では、CNNの強みとステートスペースシーケンスモデル(SSM)の高度な長距離モデリング機能を統合する新しいアーキテクチャであるnnMambaを紹介する。
6つのデータセットの実験では、3D画像のセグメンテーション、分類、ランドマーク検出など、一連の困難なタスクにおいて、nnMambaが最先端のメソッドよりも優れていることが示されている。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-05T21:28:47Z) - Swin-UMamba: Mamba-based UNet with ImageNet-based pretraining [85.08169822181685]
本稿では,医療画像のセグメンテーションに特化して設計された新しいマンバモデルSwin-UMambaを紹介する。
Swin-UMamba は CNN や ViT,最新の Mamba ベースのモデルと比較して,優れたパフォーマンスを示している。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-05T18:58:11Z) - E2ENet: Dynamic Sparse Feature Fusion for Accurate and Efficient 3D Medical Image Segmentation [34.865695471451886]
E2ENet(Efficient to Efficient Network)と呼ばれる3次元医用画像分割モデルを提案する。
パラメトリックと計算効率の2つの設計が組み込まれている。
さまざまなリソース制約に対して、正確性と効率性のトレードオフを一貫して達成します。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-07T22:13:37Z) - 3DSAM-adapter: Holistic adaptation of SAM from 2D to 3D for promptable tumor segmentation [52.699139151447945]
医用画像の領域分割を行うために, SAMを2次元から3次元に変換する新しい適応法を提案する。
本モデルでは, 腎腫瘍, 膵腫瘍, 大腸癌の3つのタスクのうち8.25%, 29.87%, 10.11%の3つのタスクにおいて, ドメイン・オブ・ザ・アーティヴ・メディカル・イメージ・セグメンテーション・モデルより優れ, 肝腫瘍セグメンテーションでも同様の性能が得られる。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-06-23T12:09:52Z) - UNETR++: Delving into Efficient and Accurate 3D Medical Image Segmentation [93.88170217725805]
本稿では,高画質なセグメンテーションマスクと,パラメータ,計算コスト,推論速度の両面での効率性を提供するUNETR++という3次元医用画像セグメンテーション手法を提案する。
我々の設計の核となるのは、空間的およびチャネル的な識別的特徴を効率的に学習する、新しい効率的な対注意ブロック(EPA)の導入である。
Synapse, BTCV, ACDC, BRaTs, Decathlon-Lungの5つのベンチマークで評価した結果, 効率と精度の両面で, コントリビューションの有効性が示された。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-12-08T18:59:57Z) - GLEAM: Greedy Learning for Large-Scale Accelerated MRI Reconstruction [50.248694764703714]
アンロールされたニューラルネットワークは、最近最先端の加速MRI再構成を達成した。
これらのネットワークは、物理ベースの一貫性とニューラルネットワークベースの正規化を交互に組み合わせることで、反復最適化アルゴリズムをアンロールする。
我々は,高次元画像設定のための効率的なトレーニング戦略である加速度MRI再構成のためのグレディ・ラーニングを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-07-18T06:01:29Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。