論文の概要: A Comprehensive Analysis of Mamba for 3D Volumetric Medical Image Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.19308v1
• Date: Tue, 25 Mar 2025 03:14:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-26 16:55:36.781128
• Title: A Comprehensive Analysis of Mamba for 3D Volumetric Medical Image Segmentation
• Title（参考訳）: 3次元医用画像分割のためのマンバの包括的解析
• Authors: Chaohan Wang, Yutong Xie, Qi Chen, Yuyin Zhou, Qi Wu,
• Abstract要約: 本研究は,マンバの3次元画像分割機能に関する包括的調査である。 我々は,Mambaのパフォーマンスを,AMOS,TotalSegmentator,BraTSの3つの大規模ベンチマークで評価した。 U-shape MambaベースのネットワークであるUlikeMambaは、U-shape TransformerベースのネットワークであるUlikeTransを一貫して上回っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.79661488280031
• License:
• Abstract: Mamba, with its selective State Space Models (SSMs), offers a more computationally efficient solution than Transformers for long-range dependency modeling. However, there is still a debate about its effectiveness in high-resolution 3D medical image segmentation. In this study, we present a comprehensive investigation into Mamba's capabilities in 3D medical image segmentation by tackling three pivotal questions: Can Mamba replace Transformers? Can it elevate multi-scale representation learning? Is complex scanning necessary to unlock its full potential? We evaluate Mamba's performance across three large public benchmarks-AMOS, TotalSegmentator, and BraTS. Our findings reveal that UlikeMamba, a U-shape Mamba-based network, consistently surpasses UlikeTrans, a U-shape Transformer-based network, particularly when enhanced with custom-designed 3D depthwise convolutions, boosting accuracy and computational efficiency. Further, our proposed multi-scale Mamba block demonstrates superior performance in capturing both fine-grained details and global context, especially in complex segmentation tasks, surpassing Transformer-based counterparts. We also critically assess complex scanning strategies, finding that simpler methods often suffice, while our Tri-scan approach delivers notable advantages in the most challenging scenarios. By integrating these advancements, we introduce a new network for 3D medical image segmentation, positioning Mamba as a transformative force that outperforms leading models such as nnUNet, CoTr, and U-Mamba, offering competitive accuracy with superior computational efficiency. This study provides key insights into Mamba's unique advantages, paving the way for more efficient and accurate approaches to 3D medical imaging.
• Abstract（参考訳）: Mambaは選択的なステートスペースモデル(SSM)を持ち、長距離依存性モデリングのためのTransformersよりも計算効率の良いソリューションを提供する。 しかし,高分解能な3次元医用画像分割における有効性についてはいまだ議論が続いている。 本研究では,3つの重要な疑問に対処することで,3次元医用画像分割におけるマンバの能力を包括的に調査する。 マルチスケール表現学習を向上できるか? 複雑なスキャンは、その潜在能力を解き放つために必要か? 我々は,Mambaのパフォーマンスを,AMOS,TotalSegmentator,BraTSの3つの大規模ベンチマークで評価した。 以上の結果から,U字型のマンバネットワークであるUlikeMambaは,U字型のトランスフォーマーネットワークであるUlikeTransを一貫して上回っていることがわかった。 さらに,提案するマルチスケールマンバブロックは,特に複雑なセグメンテーションタスクにおいて,細粒度と大域的コンテキストの両方をキャプチャする上で,トランスフォーマーベースよりも優れた性能を示す。 また、複雑なスキャン戦略を批判的に評価し、単純な方法がしばしば十分であるのに対して、Tri-Scanアプローチは最も困難なシナリオにおいて、顕著なアドバンテージを提供します。 これらの進歩を統合することで,Mamba を nnUNet,CoTr,U-Mamba などの先行モデルより優れ,計算効率の優れた競合精度を提供する変換力として位置づける,3次元医用画像セグメンテーションの新しいネットワークを導入する。 この研究は、マンバのユニークな優位性に関する重要な洞察を与え、より効率的で正確な3D医療画像へのアプローチの道を開く。

関連論文リスト

• MatIR: A Hybrid Mamba-Transformer Image Restoration Model [95.17418386046054]
  そこで我々は,MatIRと呼ばれるMamba-Transformerハイブリッド画像復元モデルを提案する。 MatIRはTransformer層とMamba層のブロックをクロスサイクルして特徴を抽出する。 Mambaモジュールでは、4つのスキャンパスに沿って横断するImage Inpainting State Space (IRSS)モジュールを導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-30T14:55:40Z)
• DM-Mamba: Dual-domain Multi-scale Mamba for MRI reconstruction [6.341065683872316]
  Mambaは、線形複雑性を伴う長距離依存性モデリングの新しいパラダイムである。 マンバの行回りと列回りの走査はk空間のユニークなスペクトルを妨害する。 提案手法は,計算コストの低い最先端手法を著しく上回っている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-14T14:41:51Z)
• Mamba-SEUNet: Mamba UNet for Monaural Speech Enhancement [54.427965535613886]
  Mambaは、新しいステートスペースモデル(SSM)として、自然言語処理やコンピュータビジョンに広く応用されている。 本稿では,MambaとU-Net for SEタスクを統合する革新的なアーキテクチャであるMamba-SEUNetを紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-21T13:43:51Z)
• MobileMamba: Lightweight Multi-Receptive Visual Mamba Network [51.33486891724516]
  従来の軽量モデルの研究は、主にCNNとTransformerベースの設計に重点を置いてきた。 効率と性能のバランスをとるMobileMambaフレームワークを提案する。 MobileMambaはTop-1で83.6%を達成し、既存の最先端の手法を上回っている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-24T18:01:05Z)
• A Comprehensive Survey of Mamba Architectures for Medical Image Analysis: Classification, Segmentation, Restoration and Beyond [2.838321145442743]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-03T10:23:03Z)
• Tri-Plane Mamba: Efficiently Adapting Segment Anything Model for 3D Medical Images [16.55283939924806]
  3次元医用画像分割のための一般的なネットワークは、最近広範囲にわたる探索が行われている。 SAM(Segment Anything Model)の出現により、このモデルは2次元医用画像分割タスクにおいて優れた性能を得られるようになった。 1)局所的な深度レベルの情報を効率的に処理するために最適化されたマルチスケール3次元畳み込みアダプタ,2)長距離深度レベルの表現を捉えるために設計された三面体マンバモジュールである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-13T02:37:13Z)
• ReMamber: Referring Image Segmentation with Mamba Twister [51.291487576255435]
  ReMamberは、マルチモーダルなMamba TwisterブロックとMambaのパワーを統合する新しいRISアーキテクチャである。 Mamba Twisterは画像とテキストのインタラクションを明示的にモデル化し、独自のチャネルと空間的ツイスト機構を通じてテキストと視覚的特徴を融合する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-26T16:27:37Z)
• MedMamba: Vision Mamba for Medical Image Classification [0.0]
  視覚変換器(ViT)と畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は医療画像分類タスクで広く研究され、広く利用されている。 近年の研究では、マンバで表される状態空間モデル(SSM)が、長距離依存を効果的にモデル化できることが示されている。 我々は、医用画像の一般的な分類のための最初のビジョンマンバであるメドマンバを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-06T16:49:33Z)
• Mamba-UNet: UNet-Like Pure Visual Mamba for Medical Image Segmentation [21.1787366866505]
  Mamba-UNetは,医療画像のセグメンテーションにおいてU-Netとマンバの能力を相乗化する新しいアーキテクチャである。 Mamba-UNetは純粋にVisual Mamba(VMamba)ベースのエンコーダデコーダ構造を採用しており、ネットワークのさまざまなスケールで空間情報を保存するためにスキップ接続を注入している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-07T18:33:04Z)
• Swin-UMamba: Mamba-based UNet with ImageNet-based pretraining [85.08169822181685]
  本稿では,医療画像のセグメンテーションに特化して設計された新しいマンバモデルSwin-UMambaを紹介する。 Swin-UMamba は CNN や ViT,最新の Mamba ベースのモデルと比較して,優れたパフォーマンスを示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-05T18:58:11Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。