Mar, 2024

MedMamba：针对医学图像分类的视觉蛇

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TL;DRMedical 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.
medical image classificationcnn-based modelstransformer-based modelsvision mambalong-range interactions
发现论文，激发创造
  • 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

  • nnMamba：使用状态空间模型进行 3D 生物医学图像分割、分类和地标检测

    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: 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

  • VM-UNET-V2 在医学图像分割中重新思考 Vision Mamba UNet

    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

  • VM-UNet: 医学图像分割的视觉蛇视 UNet

    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

  • 关于视觉曼巴的调查

    该研究综述了 Mamba 模型在计算机视觉领域的基本概念和优化方法，并介绍了它们在不同层次的视觉任务中的广泛应用，旨在引起学术界对当前挑战的关注并进一步应用 Mamba 模型于计算机视觉。

    Apr, 2024

  • VM-DDPM：医学图像合成的视觉曼巴扩散

    基于 SMM-CNN 混合结构的 Vision Mamba DDPM（VM-DDPM）用于医学图像合成，通过多级状态空间块（MSSBlock）、状态空间层（SSLayer）和交叉扫描模块（CSM）等方法，在三个不同规模的数据集上取得最先进的性能。

    May, 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: 利用 3D MRI 扫描对阿尔茨海默病进行先进的分类

    使用 Vision Mamba 模型基于 State Space Models（SSMs）对 3D MRI 图像进行分类以检测阿尔茨海默病，该模型通过动态状态表示和选择性扫描算法，有效地捕获和保留 3D 体积中的重要空间信息，结合卷积运算的并行化特性和状态的高效循环处理，在计算效率和处理长距离依赖性方面表现优于传统的 CNN 和 Transformer 模型。

    Jun, 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