論文の概要: SpectMamba: Integrating Frequency and State Space Models for Enhanced Medical Image Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.01080v1
• Date: Mon, 01 Sep 2025 02:56:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-04 15:17:03.530641
• Title: SpectMamba: Integrating Frequency and State Space Models for Enhanced Medical Image Detection
• Title（参考訳）: SpectMamba: 医用画像検出のための周波数と状態空間モデルの統合
• Authors: Yao Wang, Dong Yang, Zhi Qiao, Wenjian Huang, Liuzhi Yang, Zhen Qian,
• Abstract要約: 医用画像検出用に設計された最初のMambaベースのアーキテクチャであるSpectMambaを紹介する。 SpectMambaの重要なコンポーネントはHybrid Spatial-Frequency Attention (HSFA)ブロックである。 SpectMambaは様々な医用画像検出タスクにおいて効率的かつ効率的でありながら、最先端のパフォーマンスを実現していることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.43227481199105
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Abnormality detection in medical imaging is a critical task requiring both high efficiency and accuracy to support effective diagnosis. While convolutional neural networks (CNNs) and Transformer-based models are widely used, both face intrinsic challenges: CNNs have limited receptive fields, restricting their ability to capture broad contextual information, and Transformers encounter prohibitive computational costs when processing high-resolution medical images. Mamba, a recent innovation in natural language processing, has gained attention for its ability to process long sequences with linear complexity, offering a promising alternative. Building on this foundation, we present SpectMamba, the first Mamba-based architecture designed for medical image detection. A key component of SpectMamba is the Hybrid Spatial-Frequency Attention (HSFA) block, which separately learns high- and low-frequency features. This approach effectively mitigates the loss of high-frequency information caused by frequency bias and correlates frequency-domain features with spatial features, thereby enhancing the model's ability to capture global context. To further improve long-range dependencies, we propose the Visual State-Space Module (VSSM) and introduce a novel Hilbert Curve Scanning technique to strengthen spatial correlations and local dependencies, further optimizing the Mamba framework. Comprehensive experiments show that SpectMamba achieves state-of-the-art performance while being both effective and efficient across various medical image detection tasks.
• Abstract（参考訳）: 医用画像における異常検出は、効果的な診断を支援するために、高効率と精度の両方を必要とする重要な課題である。 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)とTransformerベースのモデルが広く使用されているが、どちらも固有の課題に直面している。 自然言語処理の最近の革新であるMambaは、線形複雑性で長いシーケンスを処理する能力に注目され、有望な代替手段を提供している。 この基盤の上に構築されたSpectMambaは、医療画像検出用に設計された最初のMambaベースのアーキテクチャである。 SpectMambaの重要なコンポーネントはHybrid Spatial-Frequency Attention (HSFA)ブロックである。 このアプローチは、周波数バイアスによる高周波情報の損失を効果的に軽減し、空間的特徴と周波数領域の特徴を相関させ、グローバルなコンテキストを捉える能力を高める。 長距離依存関係をさらに改善するために,視覚状態空間モジュール (VSSM) を提案し,空間相関と局所依存性を強化する新しいヒルベルト曲線走査技術を導入し,さらにMambaフレームワークを最適化する。 総合的な実験により、SpectMambaは様々な医用画像検出タスクにおいて効率的かつ効率的でありながら、最先端のパフォーマンスを達成することが示された。

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