論文の概要: RWKV-UNet: Improving UNet with Long-Range Cooperation for Effective Medical Image Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.08458v1
• Date: Tue, 14 Jan 2025 22:03:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-16 15:51:52.850038
• Title: RWKV-UNet: Improving UNet with Long-Range Cooperation for Effective Medical Image Segmentation
• Title（参考訳）: RWKV-UNet:効果的な医用画像分割のための長距離協調によるUNetの改善
• Authors: Juntao Jiang, Jiangning Zhang, Weixuan Liu, Muxuan Gao, Xiaobin Hu, Xiaoxiao Yan, Feiyue Huang, Yong Liu,
• Abstract要約: 本稿では,RWKV構造をU-Netアーキテクチャに統合する新しいモデルであるRWKV-UNetを提案する。 この統合により、長い範囲の依存関係をキャプチャし、コンテキスト理解を改善するモデルの能力が向上する。 RWKV-UNetは,様々な種類の医用画像のセグメンテーションにおいて最先端のパフォーマンスを実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.11918061481855
• License:
• Abstract: In recent years, there have been significant advancements in deep learning for medical image analysis, especially with convolutional neural networks (CNNs) and transformer models. However, CNNs face limitations in capturing long-range dependencies while transformers suffer high computational complexities. To address this, we propose RWKV-UNet, a novel model that integrates the RWKV (Receptance Weighted Key Value) structure into the U-Net architecture. This integration enhances the model's ability to capture long-range dependencies and improve contextual understanding, which is crucial for accurate medical image segmentation. We build a strong encoder with developed inverted residual RWKV (IR-RWKV) blocks combining CNNs and RWKVs. We also propose a Cross-Channel Mix (CCM) module to improve skip connections with multi-scale feature fusion, achieving global channel information integration. Experiments on benchmark datasets, including Synapse, ACDC, BUSI, CVC-ClinicDB, CVC-ColonDB, Kvasir-SEG, ISIC 2017 and GLAS show that RWKV-UNet achieves state-of-the-art performance on various types of medical image segmentation. Additionally, smaller variants, RWKV-UNet-S and RWKV-UNet-T, balance accuracy and computational efficiency, making them suitable for broader clinical applications.
• Abstract（参考訳）: 近年、医用画像解析のための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)やトランスフォーマーモデルにおいて、大きな進歩を遂げている。 しかし、CNNは長距離依存を捕捉する際の制限に直面し、トランスフォーマーは高い計算複雑性に悩まされる。 そこで本研究では,RWKV(Receptance Weighted Key Value)構造をU-Netアーキテクチャに統合した新しいモデルであるRWKV-UNetを提案する。 この統合により、長い範囲の依存関係をキャプチャし、正確な医用画像のセグメンテーションに欠かせないコンテキスト理解を改善することができる。 我々は、CNNとRWKVを組み合わせた逆残差RWKV(IR-RWKV)ブロックを持つ強力なエンコーダを構築する。 また,マルチスケール機能融合によるスキップ接続を改善し,グローバルチャネル情報統合を実現するために,クロスチャネルミックス(CCM)モジュールを提案する。 Synapse、ACDC、BUSI、CVC-ClinicDB、CVC-ColonDB、Kvasir-SEG、ISIC 2017、GLASといったベンチマークデータセットの実験は、RWKV-UNetが様々なタイプの医療画像セグメンテーションで最先端のパフォーマンスを達成することを示している。 さらに、より小型のRWKV-UNet-SとRWKV-UNet-Tでは、バランスの正確さと計算効率が向上し、より広範な臨床応用に適している。

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