U-Mamba: 提高生物医学图像分割的长程依赖性
通过将 State Space Sequence Models (SSMs) 整合到卷积残差块中,nnMamba 架构能够提取局部特征并建模复杂的依赖关系,从而在医学图像分析的一系列挑战性任务中展现出卓越的性能。
Feb, 2024
SegMamba 是一种新颖的 3D 医学图像分割模型,通过有效地捕捉各个尺度上的全体积特征的远程依赖性,从状态空间模型的角度在全体积特征建模方面胜过基于 Transformer 的方法,保持出色的处理速度,即使是具有 {$64 imes 64 imes 64$} 分辨率的体积特征。在 BraTS2023 数据集上的综合实验证明了 SegMamba 的有效性和高效性。
Jan, 2024
Medical image classification using Vision Mamba, a novel Conv-SSM module that combines convolutional layers with state space model, demonstrates promising results in detecting lesions, establishing a new baseline for the field.
Mar, 2024
通过利用大窗口进行局部的空间建模,同时保持超强的全局建模效果,在医学图像分割领域提出了基于大窗口的 Mamba U 形网络 (LMa-UNet),通过设计新颖的分层双向 Mamba 块进一步增强了全局和邻域空间建模能力,全面实验验证了方法的有效性和高效性,并证明了使用大窗口大小实现大感受野的可行性。
Mar, 2024
我们提出了一种名为 Mamba-UNet 的创新架构,该架构将 U-Net 在医学图像分割中的能力与 Mamba 的能力相结合,通过纯粹的 Visual Mamba(VMamba)编码器 - 解码器结构和跳跃连接来捕捉医学图像中的细节和上下文,并显著优于具有相同超参数设置的 UNet 和 Swin-UNet。
Feb, 2024
本研究提出了一种基于状态空间模型的医学图像分割模型 Vision Mamba UNet (VM-UNet),通过引入 Visual State Space (VSS) 块以捕获广泛的上下文信息,并构建了一个不对称的编码器 - 解码器结构。实验结果表明,VM-UNet 在医学图像分割任务中具有竞争力。此外,该模型是首个基于纯 SSM 模型构建的医学图像分割模型,旨在为未来开发更高效、更有效的 SSM 分割系统奠定基础并提供有价值的见解。
Feb, 2024
在医学图像分割领域,CNN 和 Transformer 基于模型已经进行了深入研究。然而,CNN 对长距离依赖的建模能力有限,使得充分利用图像内的语义信息变得具有挑战性。另一方面,Transformer 的二次计算复杂性提出了挑战。最近,基于状态空间模型(SSMs)的方法,如 Mamba,被认为是一种有希望的方法。它们不仅在建模长程交互方面表现出卓越性能,而且保持了线性计算复杂性。受到 Mamba 架构的启发,我们提出了 Vision Mamba-UNetV2,引入了 Visual State Space(VSS)块来捕捉广泛的上下文信息,引入 Semantics and Detail Infusion(SDI)来增强低级和高级特征的融合。我们在 ISIC17、ISIC18、CVC-300、CVC-ClinicDB、Kvasir、CVC-ColonDB 和 ETIS-LaribPolypDB 等公共数据集上进行了全面的实验。结果表明,VM-UNetV2 在医学图像分割任务中表现出竞争力。我们的代码可在此网址获得
Mar, 2024
T-Mamba 是第一个将基于频率特征与视觉 mamba 相结合的方法,在处理牙齿三维成像中的分割问题上取得了最佳结果。
Apr, 2024
提出了一种新颖的基于 Mamba 的模型,Swin-UMamba,专门针对医学图像分割任务,利用了基于 ImageNet 的预训练的优势。实验结果表明,ImageNet 的训练对于提高基于 Mamba 的模型性能起到了重要作用。与 CNNs、ViTs 和最新的基于 Mamba 的模型相比,Swin-UMamba 在 AbdomenMRI、Encoscopy 和 Microscopy 数据集上的表现优异,平均得分比最接近的对应模型 U-Mamba 高出 3.58%。
Feb, 2024
MambaDepth 是一种针对自监督深度估计任务的新型网络架构,通过组合 U-Net 的有效性和 Mamba 架构的先进功能,结合了 CNN 和 Transformer 模型的优点,能够高效处理长距离依赖关系,提高深度估计精度,并在多个数据集上展现出卓越的性能。
Jun, 2024