論文の概要: SAMba-UNet: SAM2-Mamba UNet for Cardiac MRI in Medical Robotic Perception

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.16304v2
• Date: Tue, 09 Sep 2025 09:33:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-10 14:38:26.828036
• Title: SAMba-UNet: SAM2-Mamba UNet for Cardiac MRI in Medical Robotic Perception
• Title（参考訳）: SAMba-UNet: SAM2-Mamba UNet for Cardiac MRI in Medical Robotic Perception
• Authors: Guohao Huo, Ruiting Dai, Ling Shao, Hao Tang,
• Abstract要約: 自動心臓MRI領域における病理的特徴抽出のための新しいデュアルエンコーダアーキテクチャSAMba-UNetを提案する。 SAMba-UNet は 0.9103 と HD95 の 1.0859 mm を達成し、特に右心室のような挑戦的な構造のために境界の局在を改善した。 その頑丈で高忠実なセグメンテーションマップは、インテリジェントな医療・外科ロボットシステムにおける知覚モジュールとして直接適用できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.79269228659671
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: To address complex pathological feature extraction in automated cardiac MRI segmentation, we propose SAMba-UNet, a novel dual-encoder architecture that synergistically combines the vision foundation model SAM2, the linear-complexity state-space model Mamba, and the classical UNet to achieve cross-modal collaborative feature learning; to overcome domain shifts between natural images and medical scans, we introduce a Dynamic Feature Fusion Refiner that employs multi-scale pooling and channel-spatial dual-path calibration to strengthen small-lesion and fine-structure representation, and we design a Heterogeneous Omni-Attention Convergence Module (HOACM) that fuses SAM2's local positional semantics with Mamba's long-range dependency modeling via global contextual attention and branch-selective emphasis, yielding substantial gains in both global consistency and boundary precision-on the ACDC cardiac MRI benchmark, SAMba-UNet attains a Dice of 0.9103 and HD95 of 1.0859 mm, notably improving boundary localization for challenging structures like the right ventricle, and its robust, high-fidelity segmentation maps are directly applicable as a perception module within intelligent medical and surgical robotic systems to support preoperative planning, intraoperative navigation, and postoperative complication screening; the code will be open-sourced to facilitate clinical translation and further validation.
• Abstract（参考訳）: 自動心臓MRIセグメンテーションにおける複雑な病理学的特徴抽出を実現するため,SAMba-UNetを提案する。SAMba-UNetは,視覚基盤モデル SAM2,線形複雑状態空間モデル Mamba と古典的 UNet を相乗的に組み合わせて相互協調的特徴学習を実現し,自然画像と医用スキャンのドメインシフトを克服するために,マルチスケールプールとチャネル空間デュアルパスキャリブレーションを併用した動的特徴融合リファイナを導入し,小型かつ微細な構造表現を強化し,また,多種性Omni-Attention Convergence Module (HOACM) を設計する。

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