論文の概要: DRBD-Mamba for Robust and Efficient Brain Tumor Segmentation with Analytical Insights

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.14383v1
• Date: Thu, 16 Oct 2025 07:31:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-17 21:15:14.759152
• Title: DRBD-Mamba for Robust and Efficient Brain Tumor Segmentation with Analytical Insights
• Title（参考訳）: DRBD-Mambaによるロバスト・高能率脳腫瘍切除の検討
• Authors: Danish Ali, Ajmal Mian, Naveed Akhtar, Ghulam Mubashar Hassan,
• Abstract要約: 計算オーバーヘッドを最小限に抑えながら,マルチスケールの長距離依存関係を捕捉する効率的な3次元分割モデルを提案する。 空間充填曲線を利用して3D-to-1D特徴写像の空間的局所性を保ち、計算コストのかかる多軸特徴走査への依存を減らす。 提案モデルでは,高いセグメンテーション精度を維持しながら効率を15倍に向上させ,既存手法に対する堅牢性と計算上の優位性を強調した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 54.87947751720332
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Accurate brain tumor segmentation is significant for clinical diagnosis and treatment. It is challenging due to the heterogeneity of tumor subregions. Mamba-based State Space Models have demonstrated promising performance. However, they incur significant computational overhead due to sequential feature computation across multiple spatial axes. Moreover, their robustness across diverse BraTS data partitions remains largely unexplored, leaving a critical gap in reliable evaluation. To address these limitations, we propose dual-resolution bi-directional Mamba (DRBD-Mamba), an efficient 3D segmentation model that captures multi-scale long-range dependencies with minimal computational overhead. We leverage a space-filling curve to preserve spatial locality during 3D-to-1D feature mapping, thereby reducing reliance on computationally expensive multi-axial feature scans. To enrich feature representation, we propose a gated fusion module that adaptively integrates forward and reverse contexts, along with a quantization block that discretizes features to improve robustness. In addition, we propose five systematic folds on BraTS2023 for rigorous evaluation of segmentation techniques under diverse conditions and present detailed analysis of common failure scenarios. On the 20\% test set used by recent methods, our model achieves Dice improvements of 0.10\% for whole tumor, 1.75\% for tumor core, and 0.93\% for enhancing tumor. Evaluations on the proposed systematic five folds demonstrate that our model maintains competitive whole tumor accuracy while achieving clear average Dice gains of 0.86\% for tumor core and 1.45\% for enhancing tumor over existing state-of-the-art. Furthermore, our model attains 15 times improvement in efficiency while maintaining high segmentation accuracy, highlighting its robustness and computational advantage over existing approaches.
• Abstract（参考訳）: 脳腫瘍の正確なセグメンテーションは、臨床診断と治療に重要である。 腫瘍亜領域の不均一性のため、これは困難である。 マンバを拠点とするState Space Modelsは、有望なパフォーマンスを示している。 しかし、複数の空間軸にまたがる逐次的特徴計算により計算オーバーヘッドが大幅に増大する。 さらに、さまざまなBraTSデータパーティションにまたがるロバスト性は、ほとんど未検討のままであり、信頼性評価において重要なギャップを残している。 これらの制約に対処するために,計算オーバーヘッドを最小限に抑えながら,マルチスケールの長距離依存関係を捕捉する効率的な3次元分割モデルである,デュアルレゾリューション双方向マンバ(DRBD-Mamba)を提案する。 空間充填曲線を利用して3D-to-1D特徴写像の空間的局所性を保ち、計算コストのかかる多軸特徴走査への依存を減らす。 特徴表現を豊かにするために,前と逆のコンテキストを適応的に統合するゲート融合モジュールと,特徴を識別してロバスト性を向上させる量子化ブロックを提案する。 さらに, 多様な条件下でのセグメンテーション手法の厳密な評価のためのBraTS2023上での5つの系統的折り畳みを提案し, 共通故障シナリオの詳細な解析を行った。 近年の方法による20\%テストセットでは,全腫瘍では0.10\%,腫瘍コアでは1.75\%,腫瘍拡張では0.93\%のDice改善が達成されている。 提案手法を用いて, 腫瘍コアに対するDiceゲイン率0.86\%, 既存技術に対する腫瘍拡張率1.45\%を実現した上で, 本モデルでは, 抗腫瘍能の維持が図られている。 さらに,本モデルでは,高いセグメンテーション精度を維持しながら効率を15倍に向上させ,既存の手法に比べて頑健さと計算上の優位性を強調した。

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