論文の概要: Is Long Range Sequential Modeling Necessary For Colorectal Tumor Segmentation?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.07120v1
• Date: Mon, 10 Feb 2025 23:24:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-12 14:07:49.269040
• Title: Is Long Range Sequential Modeling Necessary For Colorectal Tumor Segmentation?
• Title（参考訳）: 大腸癌切開のための長距離連続モデリングは必要か?
• Authors: Abhishek Srivastava, Koushik Biswas, Gorkem Durak, Gulsah Ozden, Mustafa Adli, Ulas Bagci,
• Abstract要約: TransformersやMambaのような長距離ボリュームシーケンスモデリング機構は、3次元画像分割において高い精度を実現する能力に注目を集めている。 我々は,これらのグローバルトークンモデリング手法の有効性を,提案したMambaOutUNetに比較して評価した。 本研究は,ロバストな局所トークン相互作用が,関心領域が小さく,解剖学的に複雑である場合に,長距離モデリング技術より優れていることを示唆する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.4031606383293154
• License:
• Abstract: Segmentation of colorectal cancer (CRC) tumors in 3D medical imaging is both complex and clinically critical, providing vital support for effective radiation therapy planning and survival outcome assessment. Recently, 3D volumetric segmentation architectures incorporating long-range sequence modeling mechanisms, such as Transformers and Mamba, have gained attention for their capacity to achieve high accuracy in 3D medical image segmentation. In this work, we evaluate the effectiveness of these global token modeling techniques by pitting them against our proposed MambaOutUNet within the context of our newly introduced colorectal tumor segmentation dataset (CTS-204). Our findings suggest that robust local token interactions can outperform long-range modeling techniques in cases where the region of interest is small and anatomically complex, proposing a potential shift in 3D tumor segmentation research.
• Abstract（参考訳）: 3次元医用画像における大腸癌(CRC)腫瘍の分節化は複雑かつ臨床的に重要であり、効果的な放射線治療計画と生存率評価に重要な支援を提供する。 近年,トランスフォーマーやマンバなどの長距離シーケンスモデリング機構を取り入れた3次元ボリュームセグメンテーションアーキテクチャが注目されている。 本研究では,新たに導入した大腸癌セグメンテーションデータセット(CTS-204)のコンテキスト内で,提案したMambaOutUNetと照合することで,これらのグローバルトークンモデリング手法の有効性を評価する。 局所トークン相互作用の堅牢性は, 興味領域が小さく, 解剖学的に複雑である場合に, 長距離モデリング技術より優れており, 3次元腫瘍セグメンテーション研究の潜在的な変化を示唆している。

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