論文の概要: ASP-VMUNet: Atrous Shifted Parallel Vision Mamba U-Net for Skin Lesion Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.19427v1
• Date: Tue, 25 Mar 2025 08:17:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-26 16:54:10.400156
• Title: ASP-VMUNet: Atrous Shifted Parallel Vision Mamba U-Net for Skin Lesion Segmentation
• Title（参考訳）: ASP-VMUNet: 皮膚病変セグメンテーションのためのアトラスシフトパラレルビジョンMamba U-Net
• Authors: Muyi Bao, Shuchang Lyu, Zhaoyang Xu, Qi Zhao, Changyu Zeng, Wenpei Bai, Guangliang Cheng,
• Abstract要約: 本稿では,新しい皮膚病変セグメンテーションフレームワークであるAtrous Shifted Parallel Vision Mamba UNet(ASP-VMUNet)を提案する。 このフレームワークは、効率よくスケーラブルなMambaアーキテクチャを統合し、従来のCNNと計算的に要求されるトランスフォーマーの制限を克服する。 4つのベンチマークデータセットでテストされたASP-VMUNetは、皮膚病変のセグメンテーションにおいて優れたパフォーマンスを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.88432817400751
• License:
• Abstract: Skin lesion segmentation is a critical challenge in computer vision, and it is essential to separate pathological features from healthy skin for diagnostics accurately. Traditional Convolutional Neural Networks (CNNs) are limited by narrow receptive fields, and Transformers face significant computational burdens. This paper presents a novel skin lesion segmentation framework, the Atrous Shifted Parallel Vision Mamba UNet (ASP-VMUNet), which integrates the efficient and scalable Mamba architecture to overcome limitations in traditional CNNs and computationally demanding Transformers. The framework introduces an atrous scan technique that minimizes background interference and expands the receptive field, enhancing Mamba's scanning capabilities. Additionally, the inclusion of a Parallel Vision Mamba (PVM) layer and a shift round operation optimizes feature segmentation and fosters rich inter-segment information exchange. A supplementary CNN branch with a Selective-Kernel (SK) Block further refines the segmentation by blending local and global contextual information. Tested on four benchmark datasets (ISIC16/17/18 and PH2), ASP-VMUNet demonstrates superior performance in skin lesion segmentation, validated by comprehensive ablation studies. This approach not only advances medical image segmentation but also highlights the benefits of hybrid architectures in medical imaging technology. Our code is available at https://github.com/BaoBao0926/ASP-VMUNet/tree/main.
• Abstract（参考訳）: 皮膚病変のセグメンテーションは、コンピュータビジョンにおいて重要な課題であり、正常な皮膚から病理的特徴を分離し、診断を正確に行うことが不可欠である。 従来の畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、狭い受容場によって制限されており、トランスフォーマーは計算上のかなりの負担に直面している。 本稿では,従来のCNNの制約を克服し,計算的に要求されるトランスフォーマーを克服するために,効率的でスケーラブルなMambaアーキテクチャを統合した新しい皮膚病変分割フレームワークであるAtrous Shifted Parallel Vision Mamba UNet(ASP-VMUNet)を提案する。 このフレームワークは、背景干渉を最小限に抑え、受容野を拡張し、Mambaのスキャン能力を向上するアトラススキャン技術を導入している。 さらに、PVM(Parallel Vision Mamba)レイヤとシフトラウンド操作を含めることで、機能セグメンテーションを最適化し、リッチなセグメント間情報交換を促進する。 Selective-Kernel (SK)ブロックを備えた補足的なCNNブランチは、ローカルとグローバルのコンテキスト情報をブレンドすることによってセグメンテーションをさらに洗練する。 4つのベンチマークデータセット(ISIC16/17/18およびPH2)でテストした結果、ASP-VMUNetは皮膚病変のセグメンテーションにおいて優れたパフォーマンスを示し、包括的なアブレーション研究によって検証された。 このアプローチは、医用画像のセグメンテーションを前進させるだけでなく、医用画像技術におけるハイブリッドアーキテクチャの利点も強調する。 私たちのコードはhttps://github.com/BaoBao0926/ASP-VMUNet/tree/mainで利用可能です。

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