論文の概要: CS-MUNet: A Channel-Spatial Dual-Stream Mamba Network for Multi-Organ Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.19659v1
• Date: Fri, 20 Mar 2026 05:48:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-23 19:48:39.010755
• Title: CS-MUNet: A Channel-Spatial Dual-Stream Mamba Network for Multi-Organ Segmentation
• Title（参考訳）: CS-MUNet:マルチオーガンセグメンテーションのためのチャネル空間デュアルストリームマンバネットワーク
• Authors: Yuyang Zheng, Mingda Zhang, Jianglong Qin, Qi Mo, Jingdan Pan, Haozhe Hu, Hongyi Huang,
• Abstract要約: マンバ法は腹部臓器の分節に有望である。 バウンダリー・アウェア・ステート・マンバモジュールはピクセルレベルのバウンダリマップを生成する。 Channel Mamba State Aggregationモジュールは、チャネル次元を再定義し、チャネル間の解剖学的協調を明示的にモデル化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.351539100819658
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recently Mamba-based methods have shown promise in abdominal organ segmentation. However, existing approaches neglect cross-channel anatomical semantic collaboration and lack explicit boundary-aware feature fusion mechanisms. To address these limitations, we propose CS-MUNet with two purpose-built modules. The Boundary-Aware State Mamba module employs a Bayesian-attention framework to generate pixel-level boundary posterior maps, injected directly into Mamba's core scan parameters to embed boundary awareness into the SSM state transition mechanism, while dual-branch weight allocation enables complementary modulation between global and local structural representations. The Channel Mamba State Aggregation module redefines the channel dimension as the SSM sequence dimension to explicitly model cross-channel anatomical semantic collaboration in a data-driven manner. Experiments on two public benchmarks demonstrate that CS-MUNet consistently outperforms state-of-the-art methods across multiple metrics, establishing a new SSM modeling paradigm that jointly addresses channel semantic collaboration and boundary-aware feature fusion for abdominal multi-organ segmentation.
• Abstract（参考訳）: 近年,マンバ法は腹部臓器の分節に有望であることが明らかとなった。 しかし、既存のアプローチでは、チャネル間の解剖学的協調は無視され、明確な境界認識機能融合機構が欠如している。 これらの制約に対処するため,CS-MUNet を2つのモジュールで提案する。 バウンダリー・アウェア・ステート・マンバモジュールは、Bayesian-attentionフレームワークを使用してピクセルレベルの境界後部マップを生成し、Mambaのコアスキャンパラメータに直接注入して境界認識をSSM状態遷移機構に埋め込む。 Channel Mamba State Aggregationモジュールは、チャネル次元をSSMシーケンス次元として再定義し、データ駆動方式でクロスチャネル解剖学的協調を明示的にモデル化する。 2つの公開ベンチマークの実験では、CS-MUNetは複数のメトリクスにわたる最先端のメソッドを一貫して上回り、チャネルセマンティックなコラボレーションと腹部多臓器分割のための境界認識機能融合に共同で対処する新しいSSMモデリングパラダイムを確立している。

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