論文の概要: MHMamba: Multi-Head Mamba for 3D Brain Tumor Segmentation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.16464v1
- Date: Fri, 15 May 2026 10:05:30 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-05-19 17:57:46.496561
- Title: MHMamba: Multi-Head Mamba for 3D Brain Tumor Segmentation
- Title（参考訳）: 3次元脳腫瘍切除のためのマルチヘッドマンバMHMamba
- Authors: Hanjun Tao, Hua Wang, Fan Zhang,
- Abstract要約: 本稿では,長距離依存関係のモデル化におけるCNNの限界に対処するため,マルチヘッドマンバ(MHMamba)を提案する。
U字型アーキテクチャとマルチヘッド状態空間モデル(Mamba)を組み合わせて、チャネル次元を並列SSMヘッドに分割し、それらを残差で集約する。
結果: MHMambaは, 腫瘍コアおよび小体積拡張領域に対する総合的精度, 境界平滑性, 感度において, 安定かつ有意な改善を達成した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.1337977581640075
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Brain tumors exhibit high heterogeneity in morphology and multimodal contrast, making manual slice-by-slice de lineation time-consuming and experience-dependent, thus necessitating efficient and stable automated segmentation methods. To address the limitations of CNNs in modeling long-range dependencies, and the heavy computational and memory overhead and inter-block contextual in coherence of Transformers in 3D MRI, this paper proposes Multi-Head Mamba (MHMamba). This method combines a U-shaped architecture with a multi-head state-space model (Mamba), splitting the channel dimension into parallel SSM heads and aggregating them with residuals. This enhances long-range representation and improves the stability of multimodal training while maintaining linear complexity. To further align statistics and enhance lesion response, we designed a channel-space calibration module for multi-head outputs and introduced an adaptive fusion mechanism at skip connections to dynamically connect global semantics with local details, thereby improving boundary consistency and the detection of small-volume lesions. We conducted experiments and ablations on BraTS2021 and BraTS2023. The results showed that MHMamba achieved stable and significant improvements in overall accuracy, boundary smoothness, and sensitivity to tumor core and small-volume enhancement areas, while preserving the linear-complexity advantage of Mamba-based modeling, thus verifying the effectiveness and versatility of the method.
- Abstract（参考訳）: 脳腫瘍は、形態学とマルチモーダルコントラストにおいて高い均一性を示し、手動スライス・バイ・スライス・デ・スライス・デ・ライニングの時間と経験に依存し、効率的で安定した自動セグメンテーション法を必要とする。
長距離依存関係のモデリングにおけるCNNの限界と3次元MRIにおけるトランスフォーマーのコヒーレンスにおける計算・メモリオーバーヘッドとブロック間コンテキストの重大さに対処するため,MHMamba(MHMamba)を提案する。
この方法は、U字型アーキテクチャとマルチヘッド状態空間モデル(Mamba)を組み合わせて、チャネル次元を並列SSMヘッドに分割し、それらを残差で集約する。
これにより、長距離表現が向上し、線形複雑性を維持しながらマルチモーダルトレーニングの安定性が向上する。
マルチヘッド出力のためのチャネル空間キャリブレーションモジュールを設計し,グローバルなセマンティクスと局所的な詳細を動的に接続する適応融合機構を導入し,境界の整合性の向上と小体積病変の検出を実現した。
我々はBraTS2021とBraTS2023の実験を行った。
以上の結果から,MHMambaは腫瘍コアおよび小体積拡張領域に対する総合的精度,境界の平滑性,感度を安定的に向上し,Mambaベースモデリングの線形複雑性優位性を保ち,本手法の有効性と汎用性を検証した。
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