論文の概要: Less is More: AMBER-AFNO -- a New Benchmark for Lightweight 3D Medical Image Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.01941v1
• Date: Sun, 03 Aug 2025 22:31:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-05 20:32:48.720274
• Title: Less is More: AMBER-AFNO -- a New Benchmark for Lightweight 3D Medical Image Segmentation
• Title（参考訳）: AMBER-AFNO - 軽量な3D医療画像セグメンテーションのためのベンチマーク
• Authors: Andrea Dosi, Semanto Mondal, Rajib Chandra Ghosh, Massimo Brescia, Giuseppe Longo,
• Abstract要約: 我々は、もともとマルチバンド画像用に設計されたトランスフォーマーベースモデルであるAMBERを、3次元医療データキューブセグメンテーションのタスクに適用する。 AMBER-AFNOは、トレーニング効率、推論速度、メモリ使用量を大幅に向上させ、競争力または優れた精度を達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.57492870498084
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This work presents the results of a methodological transfer from remote sensing to healthcare, adapting AMBER -- a transformer-based model originally designed for multiband images, such as hyperspectral data -- to the task of 3D medical datacube segmentation. In this study, we use the AMBER architecture with Adaptive Fourier Neural Operators (AFNO) in place of the multi-head self-attention mechanism. While existing models rely on various forms of attention to capture global context, AMBER-AFNO achieves this through frequency-domain mixing, enabling a drastic reduction in model complexity. This design reduces the number of trainable parameters by over 80% compared to UNETR++, while maintaining a FLOPs count comparable to other state-of-the-art architectures. Model performance is evaluated on two benchmark 3D medical datasets -- ACDC and Synapse -- using standard metrics such as Dice Similarity Coefficient (DSC) and Hausdorff Distance (HD), demonstrating that AMBER-AFNO achieves competitive or superior accuracy with significant gains in training efficiency, inference speed, and memory usage.
• Abstract（参考訳）: この研究は、リモートセンシングから医療への方法論的移行の結果を示し、3D医療データキューブセグメンテーションのタスクにAMBER(もともとはハイパースペクトルデータなどのマルチバンド画像用に設計されたトランスフォーマーベースモデル)を適用した。 本研究では,アダプティブフーリエニューラル演算子(AFNO)を用いたAMBERアーキテクチャを,マルチヘッド自己注意機構の代わりに用いる。 既存のモデルは、グローバルなコンテキストを捉えるために様々な形で注意を払っているが、AMBER-AFNOは周波数領域の混合によってこれを達成し、モデルの複雑さを大幅に減らすことができる。 この設計では、UNETR++と比較してトレーニング可能なパラメータの数を80%以上削減し、他の最先端アーキテクチャに匹敵するFLOP数を維持できる。 モデルパフォーマンスは、Dice similarity Coefficient(DSC)やHausdorff Distance(HD)といった標準メトリクスを使用して、ACDCとSynapseという2つのベンチマーク3D医療データセットで評価され、AMBER-AFNOが、トレーニング効率、推論速度、メモリ使用率の大幅な向上とともに、競争力または優れた精度を達成することを示した。

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