論文の概要: GaMNet: A Hybrid Network with Gabor Fusion and NMamba for Efficient 3D Glioma Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.05520v1
• Date: Thu, 08 May 2025 04:25:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-12 20:40:10.013942
• Title: GaMNet: A Hybrid Network with Gabor Fusion and NMamba for Efficient 3D Glioma Segmentation
• Title（参考訳）: GaMNet: 効率的な3次元グリオーマセグメンテーションのためのGabor FusionとNMambaを用いたハイブリッドネットワーク
• Authors: Chengwei Ye, Huanzhen Zhang, Yufei Lin, Kangsheng Wang, Linuo Xu, Shuyan Liu,
• Abstract要約: 深層学習は病変のセグメンテーションに役立つが、CNNとTransformerベースのモデルは文脈モデリングを欠いていることが多く、重い計算を必要とする。 グローバルモデリングのためのNMambaモジュールと,効率的な局所特徴抽出のためのマルチスケールCNNを組み合わせたGaMNetを提案する。 本手法はより少ないパラメータと高速な計算で高いセグメンテーション精度を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.3649376465820384
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Gliomas are aggressive brain tumors that pose serious health risks. Deep learning aids in lesion segmentation, but CNN and Transformer-based models often lack context modeling or demand heavy computation, limiting real-time use on mobile medical devices. We propose GaMNet, integrating the NMamba module for global modeling and a multi-scale CNN for efficient local feature extraction. To improve interpretability and mimic the human visual system, we apply Gabor filters at multiple scales. Our method achieves high segmentation accuracy with fewer parameters and faster computation. Extensive experiments show GaMNet outperforms existing methods, notably reducing false positives and negatives, which enhances the reliability of clinical diagnosis.
• Abstract（参考訳）: グリオーマは、深刻な健康リスクを引き起こす攻撃的な脳腫瘍である。 ディープラーニングは病変のセグメンテーションを補助するが、CNNとTransformerベースのモデルはコンテキストモデリングが欠如したり、重い計算を必要とすることが多く、モバイル医療機器でのリアルタイム使用を制限する。 グローバルモデリングのためのNMambaモジュールと,効率的な局所特徴抽出のためのマルチスケールCNNを組み合わせたGaMNetを提案する。 解釈性を改善し,人間の視覚システムを模倣するために,複数のスケールでGaborフィルタを適用した。 本手法はより少ないパラメータと高速な計算で高いセグメンテーション精度を実現する。 大規模な実験では、GaMNetは既存の方法よりも優れており、特に偽陽性と陰性が減少し、臨床診断の信頼性が向上している。

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