論文の概要: SAMba-UNet: Synergizing SAM2 and Mamba in UNet with Heterogeneous Aggregation for Cardiac MRI Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.16304v1
• Date: Thu, 22 May 2025 06:57:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-23 17:12:48.101074
• Title: SAMba-UNet: Synergizing SAM2 and Mamba in UNet with Heterogeneous Aggregation for Cardiac MRI Segmentation
• Title（参考訳）: SAMba-UNet : UNetにおけるSAM2とMambaの相乗効果
• Authors: Guohao Huo, Ruiting Dai, Hao Tang,
• Abstract要約: 本研究ではSAMba-UNetという,革新的なデュアルエンコーダアーキテクチャを提案する。 このフレームワークは、ビジョンファウンデーションモデルSAM2、状態空間モデルMamba、そして古典的UNetを統合することで、クロスモーダルな機能協調学習を実現する。 ACDC心MRIデータセットを用いた実験により,提案モデルがDice係数0.9103,HD95境界誤差1.0859mmを達成した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.451534509235736
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: To address the challenge of complex pathological feature extraction in automated cardiac MRI segmentation, this study proposes an innovative dual-encoder architecture named SAMba-UNet. The framework achieves cross-modal feature collaborative learning by integrating the vision foundation model SAM2, the state-space model Mamba, and the classical UNet. To mitigate domain discrepancies between medical and natural images, a Dynamic Feature Fusion Refiner is designed, which enhances small lesion feature extraction through multi-scale pooling and a dual-path calibration mechanism across channel and spatial dimensions. Furthermore, a Heterogeneous Omni-Attention Convergence Module (HOACM) is introduced, combining global contextual attention with branch-selective emphasis mechanisms to effectively fuse SAM2's local positional semantics and Mamba's long-range dependency modeling capabilities. Experiments on the ACDC cardiac MRI dataset demonstrate that the proposed model achieves a Dice coefficient of 0.9103 and an HD95 boundary error of 1.0859 mm, significantly outperforming existing methods, particularly in boundary localization for complex pathological structures such as right ventricular anomalies. This work provides an efficient and reliable solution for automated cardiac disease diagnosis, and the code will be open-sourced.
• Abstract（参考訳）: そこで本研究では, SAMba-UNet という, 革新的な二重エンコーダアーキテクチャを提案する。 このフレームワークは、ビジョンファウンデーションモデルSAM2、状態空間モデルMamba、そして古典的UNetを統合することで、クロスモーダルな機能協調学習を実現する。 医用画像と自然画像の領域差を軽減するために、マルチスケールプーリングによる小さな病変の特徴抽出と、チャネル次元と空間次元をまたいだデュアルパスキャリブレーション機構を向上するダイナミック・フィーチャー・フュージョン・リファイナが設計された。 さらに、グローバルなコンテキストアテンションと、SAM2の局所的な位置セマンティクスとMambaの長距離依存性モデリング機能を効果的に融合させる分岐選択的強調メカニズムを組み合わせた、異種Omni-Attention Convergence Module (HOACM)を導入している。 ACDC心MRIデータセットを用いた実験では, 右心室異常などの複雑病変に対する境界局在化において, Dice係数0.9103, HD95境界誤差1.0859mmを実現し, 既存手法よりも有意に優れていた。 この研究は、自動心疾患診断のための効率的で信頼性の高いソリューションを提供し、コードをオープンソース化する。

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