論文の概要: MobileViM: A Light-weight and Dimension-independent Vision Mamba for 3D Medical Image Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.13524v1
• Date: Wed, 19 Feb 2025 08:21:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-20 14:01:59.545666
• Title: MobileViM: A Light-weight and Dimension-independent Vision Mamba for 3D Medical Image Analysis
• Title（参考訳）: MobileViM:3次元医用画像解析のための軽量で次元に依存しない視覚マンバ
• Authors: Wei Dai, Steven Wang, Jun Liu,
• Abstract要約: この原稿は3次元医用画像の効率的なセグメンテーションのための合理化アーキテクチャであるMobileViMを提示する。 我々は,視覚マンバを基盤とした新しい次元非依存機構と二方向トラバースアプローチを考案した。 これらの拡張により、MobileViMは1つのグラフィックス処理ユニットで毎秒90フレームを超えるセグメンテーション速度を達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.358015167770893
• License:
• Abstract: Efficient evaluation of three-dimensional (3D) medical images is crucial for diagnostic and therapeutic practices in healthcare. Recent years have seen a substantial uptake in applying deep learning and computer vision to analyse and interpret medical images. Traditional approaches, such as convolutional neural networks (CNNs) and vision transformers (ViTs), face significant computational challenges, prompting the need for architectural advancements. Recent efforts have led to the introduction of novel architectures like the ``Mamba'' model as alternative solutions to traditional CNNs or ViTs. The Mamba model excels in the linear processing of one-dimensional data with low computational demands. However, Mamba's potential for 3D medical image analysis remains underexplored and could face significant computational challenges as the dimension increases. This manuscript presents MobileViM, a streamlined architecture for efficient segmentation of 3D medical images. In the MobileViM network, we invent a new dimension-independent mechanism and a dual-direction traversing approach to incorporate with a vision-Mamba-based framework. MobileViM also features a cross-scale bridging technique to improve efficiency and accuracy across various medical imaging modalities. With these enhancements, MobileViM achieves segmentation speeds exceeding 90 frames per second (FPS) on a single graphics processing unit (i.e., NVIDIA RTX 4090). This performance is over 24 FPS faster than the state-of-the-art deep learning models for processing 3D images with the same computational resources. In addition, experimental evaluations demonstrate that MobileViM delivers superior performance, with Dice similarity scores reaching 92.72%, 86.69%, 80.46%, and 77.43% for PENGWIN, BraTS2024, ATLAS, and Toothfairy2 datasets, respectively, which significantly surpasses existing models.
• Abstract（参考訳）: 3次元医用画像の効率的な評価は,医療の診断・治療に不可欠である。 近年,医用画像の分析・解釈にディープラーニングとコンピュータビジョンを応用した研究が盛んに行われている。 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)やビジョントランスフォーマー(ViT)といった従来のアプローチは、重要な計算課題に直面し、アーキテクチャの進歩の必要性を喚起する。 近年の取り組みにより、従来のCNNやViTに代わるソリューションとして ``Mamba'' モデルのような新しいアーキテクチャが導入されている。 マンバモデルは計算量の少ない1次元データの線形処理に優れる。 しかし、マンバの3次元医用画像解析の可能性はまだ未解明であり、次元が大きくなるにつれて大きな計算課題に直面する可能性がある。 この原稿は3次元医用画像の効率的なセグメンテーションのための合理化アーキテクチャであるMobileViMを提示する。 MobileViMネットワークでは,視覚マンバベースのフレームワークを組み込むために,新しい次元非依存機構と二方向トラバースアプローチを考案する。 MobileViMはまた、様々な医療画像モダリティの効率性と精度を向上させるために、クロススケールブリッジ技術を備えている。 これらの拡張により、MobileViMは単一のグラフィックス処理ユニット(NVIDIA RTX 4090)上で、毎秒90フレームを超えるセグメンテーション速度を達成する。 この性能は、同じ計算資源で3D画像を処理する最先端のディープラーニングモデルよりも24FPS以上高速である。 さらに、MobileViMは92.72%、86.69%、80.46%、77.43%のPENGWIN、BraTS2024、ATLAS、Tothfairy2といった既存のモデルを大きく上回っている。

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