論文の概要: A Comprehensive Survey of Mamba Architectures for Medical Image Analysis: Classification, Segmentation, Restoration and Beyond
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.02362v1
- Date: Thu, 3 Oct 2024 10:23:03 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-11-04 03:40:32.220882
- Title: A Comprehensive Survey of Mamba Architectures for Medical Image Analysis: Classification, Segmentation, Restoration and Beyond
- Title（参考訳）: 医療画像解析のためのマンバ建築の包括的調査--分類・セグメンテーション・修復など
- Authors: Shubhi Bansal, Sreeharish A, Madhava Prasath J, Manikandan S, Sreekanth Madisetty, Mohammad Zia Ur Rehman, Chandravardhan Singh Raghaw, Gaurav Duggal, Nagendra Kumar,
- Abstract要約: Mambaは、医用画像分析におけるテンプレートベースのディープラーニングアプローチに代わるものだ。
線形時間の複雑さがあり、トランスよりも大幅に改善されている。
Mambaは、注意機構のない長いシーケンスを処理し、高速な推論を可能にし、メモリを少なくする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.838321145442743
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Mamba, a special case of the State Space Model, is gaining popularity as an alternative to template-based deep learning approaches in medical image analysis. While transformers are powerful architectures, they have drawbacks, including quadratic computational complexity and an inability to address long-range dependencies efficiently. This limitation affects the analysis of large and complex datasets in medical imaging, where there are many spatial and temporal relationships. In contrast, Mamba offers benefits that make it well-suited for medical image analysis. It has linear time complexity, which is a significant improvement over transformers. Mamba processes longer sequences without attention mechanisms, enabling faster inference and requiring less memory. Mamba also demonstrates strong performance in merging multimodal data, improving diagnosis accuracy and patient outcomes. The organization of this paper allows readers to appreciate the capabilities of Mamba in medical imaging step by step. We begin by defining core concepts of SSMs and models, including S4, S5, and S6, followed by an exploration of Mamba architectures such as pure Mamba, U-Net variants, and hybrid models with convolutional neural networks, transformers, and Graph Neural Networks. We also cover Mamba optimizations, techniques and adaptations, scanning, datasets, applications, experimental results, and conclude with its challenges and future directions in medical imaging. This review aims to demonstrate the transformative potential of Mamba in overcoming existing barriers within medical imaging while paving the way for innovative advancements in the field. A comprehensive list of Mamba architectures applied in the medical field, reviewed in this work, is available at Github.
- Abstract（参考訳）: ステートスペースモデル(State Space Model)の特殊なケースであるMambaは、医用画像解析におけるテンプレートベースのディープラーニングアプローチの代替として人気を集めている。
トランスは強力なアーキテクチャであるが、2次計算の複雑さや長距離依存に効率的に対処できないといった欠点がある。
この制限は、多くの空間的および時間的関係がある医療画像における大規模で複雑なデータセットの分析に影響を及ぼす。
対照的に、Mambaは医療画像分析に適した利点を提供している。
線形時間の複雑さがあり、トランスよりも大幅に改善されている。
Mambaは、注意機構のない長いシーケンスを処理し、高速な推論を可能にし、メモリを少なくする。
Mambaはまた、マルチモーダルデータのマージにおいて強力なパフォーマンスを示し、診断精度と患者の結果を改善している。
本論文の組織化により,医療画像におけるマンバの能力を段階的に評価することができる。
まず、S4、S5、S6といったSSMのコアコンセプトとモデルを定義し、続いて純粋なMamba、U-Net変種、畳み込みニューラルネットワーク、トランスフォーマー、グラフニューラルネットワークを備えたハイブリッドモデルといったMambaアーキテクチャを調査します。
また、Mambaの最適化、テクニックと適応、スキャン、データセット、アプリケーション、実験結果についても取り上げ、医療画像の課題と今後の方向性について結論付けています。
本論は,医療画像における既存の障壁を克服する上で,マンバの変革的可能性を示すとともに,この分野における革新的進歩の道を開くことを目的としている。
この研究でレビューされたMambaアーキテクチャの包括的なリストはGithubで公開されている。
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