論文の概要: MambaU-Lite: A Lightweight Model based on Mamba and Integrated Channel-Spatial Attention for Skin Lesion Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.01405v1
• Date: Mon, 02 Dec 2024 11:49:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-04 15:49:53.411296
• Title: MambaU-Lite: A Lightweight Model based on Mamba and Integrated Channel-Spatial Attention for Skin Lesion Segmentation
• Title（参考訳）: MambaU-Lite: Mambaに基づく軽量モデルと皮膚病変分割のための統合チャネル空間注意
• Authors: Thi-Nhu-Quynh Nguyen, Quang-Huy Ho, Duy-Thai Nguyen, Hoang-Minh-Quang Le, Van-Truong Pham, Thi-Thao Tran,
• Abstract要約: 皮膚異常の早期発見は、皮膚がんの診断と治療において重要な役割を担っている。 ハイパフォーマンスを実現することは、高解像度画像が必要であり、個々の病変の境界が不明瞭であることから、依然として大きな課題である。 我々は,400K以上のパラメータと1Gフロップ以上の計算コストを備えた,MambaU-Liteと呼ばれる新しい軽量モデルを導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8076316708864304
• License:
• Abstract: Early detection of skin abnormalities plays a crucial role in diagnosing and treating skin cancer. Segmentation of affected skin regions using AI-powered devices is relatively common and supports the diagnostic process. However, achieving high performance remains a significant challenge due to the need for high-resolution images and the often unclear boundaries of individual lesions. At the same time, medical devices require segmentation models to have a small memory foot-print and low computational cost. Based on these requirements, we introduce a novel lightweight model called MambaU-Lite, which combines the strengths of Mamba and CNN architectures, featuring just over 400K parameters and a computational cost of more than 1G flops. To enhance both global context and local feature extraction, we propose the P-Mamba block, a novel component that incorporates VSS blocks along-side multiple pooling layers, enabling the model to effectively learn multiscale features and enhance segmentation performance. We evaluate the model's performance on two skin datasets, ISIC2018 and PH2, yielding promising results. Our source code will be made publicly available at: https://github.com/nqnguyen812/MambaU-Lite.
• Abstract（参考訳）: 皮膚異常の早期発見は、皮膚がんの診断と治療において重要な役割を担っている。 AIを用いた皮膚領域の分離は比較的一般的であり、診断プロセスをサポートしている。 しかし、高解像度画像の必要性や、個々の病変の境界が不明瞭であることから、ハイパフォーマンスを実現することは依然として大きな課題である。 同時に医療機器は、小さなメモリフットプリントと計算コストの低いセグメンテーションモデルを必要とする。 これらの要求に基づいて,400K以上のパラメータと1Gフロップ以上の計算コストを備えた,MambaU-Liteという軽量モデルを導入する。 グローバルコンテキストと局所的特徴抽出の両方を強化するため,VSSブロックを複数のプール層に沿って組み込んだ新しいコンポーネントであるP-Mambaブロックを提案し,マルチスケール特徴を効果的に学習し,セグメンテーション性能を向上させる。 このモデルの性能をISIC2018とPH2の2つのスキンデータセットで評価し,有望な結果を得た。 私たちのソースコードは、https://github.com/nqnguyen812/MambaU-Lite.comで公開されます。

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