Feb, 2024

MambaMIR：一种用于联合医学图像重建和不确定性估计的任意屏蔽的 Mamba

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TL;DR本研究介绍了 MambaMIR 模型及其基于生成对抗网络的变体 MambaMIR-GAN，利用 Mamba 模型的优势，如线性复杂度、全局感受野和动态权重，通过创新的任意掩码机制使 Mamba 适应图像重建任务，并提供蒙特卡洛法的不确定性估计。实验证明 MambaMIR 和 MambaMIR-GAN 在多个医学图像重建任务中（包括快速 MRI 和 SVCT）取得了与当今最先进方法相媲美甚至更好的重建结果，并提供可靠性的重建质量的估计不确定性图。
发现论文，激发创造
  • 利用蒙特卡洛任意掩蔽法提高医学图像重建的全局敏感度和不确定性量化

    提出了一种使用 MambaMIR 和 MambaMIR-GAN 进行医学图像重建和不确定性估计的方法，通过 Arbitrary-Masked Mamba-based 模型和波尔塔斯转换结合，实现了最佳的重建保真度和感知质量。

    May, 2024

  • MedMamba：针对医学图像分类的视觉蛇

    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

  • MambaIR：一种基于状态空间模型的简单图像恢复基准方法

    通过引入 Residual State Space Block 作为核心组件，该研究提出了一种名为 MambaIR 的简单而强大的基准模型，利用卷积和通道注意力增强了 vanilla Mamba 的能力，从而利用局部补丁的重复特性和通道交互产生特定于恢复的特征表示。广泛的实验证明了我们方法的优越性，例如，MambaIR 在类似计算成本但具有全局感受野的情况下，比基于 Transformer 的基准模型 SwinIR 提高了 0.36dB。

    Feb, 2024

  • Mamba-UNet: 医学图像分割的纯视觉 Mamba

    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

  • Vision Mamba: 模型、应用和挑战综述

    在这篇综述性文章中，我们回顾了 Mamba 模型的起源和核心见解，并将 Mamba 应用于不同的计算机视觉任务。我们对各种图像、视频、点云、多模态等应用进行了分类和组织，为未来在这个快速发展的领域中提供了挑战和研究方向。

    Apr, 2024

  • SegMamba: 长程序列建模 Mamba 用于三维医学图像分割

    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

  • U-Mamba: 提高生物医学图像分割的长程依赖性

    基于深度序列模型的 U-Mamba 是一种适用于医学图像分割的通用网络，通过融合卷积层的局部特征提取能力与序列模型的长距离依赖捕捉能力，能够自适应不同数据集并在各种任务中取得优于当前基于 CNN 和 Transformer 的分割网络的结果，为医学图像分析中高效建模长距离依赖开辟了新的途径。

    Jan, 2024

  • IRSRMamba: 基于 Mamba 的小波变换特征调制模型的红外图像超分辨率

    通过基于曼巴的小波变换特征调制模型改进了红外图像超分辨率复原的上下文稀疏目标细节恢复，并证明了基于曼巴的模型在红外图像处理中的巨大潜力。

    May, 2024

  • Swin-UMamba：基于 Mamba 的 UNet 模型及基于 ImageNet 的预训练

    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

  • 轻量级 UNet 中的 Mamba 辅助医学图像分割

    LightM-UNet integrates Mamba and UNet in a lightweight framework, achieving superior segmentation performance while drastically reducing parameter and computation costs, making it suitable for mobile health applications.

    Mar, 2024