Mar, 2024

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

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TL;DR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
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发现论文，激发创造
  • 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

  • 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

  • 旋转扫描：医学图像分割的三元 SSM 模块与类 UNet Mamba

    通过使用残差 VSS 模块进行深度上下文特征提取，以及使用 Triplet SSM 在空间和通道维度上融合特征，我们的 TM-UNet 在多个数据集上展示了卓越的分割性能，并且相较于之前的 VM-UNet 减少了三分之一的参数。

    Mar, 2024

  • H-vmunet: 高阶视觉 Mamba UNet 用于医学图像分割

    该研究设计了一种基于状态空间模型的高阶视觉 Mamba UNet (H-vmunet) 用于医学图像分割，其中提出的高阶 2D 选择性扫描 (H-SS2D) 模块通过更高阶的交互逐渐减少冗余信息的引入，提高了 2D 选择性扫描操作的适应性，并且所提出的局部 SS2D 模块改进了每个交互阶段中局部特征的学习能力。通过对三个公开可用的医学图像数据集（ISIC2017、Spleen 和 CVC-ClinicDB）进行对比和消融实验，研究结果显示了 H-vmunet 在医学图像分割任务中的强大竞争力。

    Mar, 2024

  • 半 Mamba-UNet：基于像素层面对比交叉监督的半监督医学图像分割中基于 Mamba 的 UNet

    利用 Semi-Mamba-UNet 结合了可视 mamba-based UNet 架构和常规 UNet，采用半监督学习（SSL）框架来解决医学影像分割中的长程依赖和专家标注问题，并通过自监督像素级对比学习策略提升特征学习性能。

    Feb, 2024

  • ViM-UNet：用于生物医学分割的视觉玛巴

    基于 Vision Mamba 架构的 ViM-UNet 是一种新颖的分割架构，与 UNet 和 UNETR 相比，在两个具有挑战性的显微镜实例分割任务中表现相似或更好，同时更加高效。

    Apr, 2024

  • UltraLight VM-UNet：并行视觉曼巴大幅减少皮肤病变分割参数

    提出了一种基于 UltraLight Vision Mamba UNet 的 PVM 层的方法，通过在处理特征时达到卓越的性能，保持了总体处理通道数的稳定，用较低的计算负载实现了强大的性能竞争力。

    Mar, 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

  • 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

  • 基于大窗口的 Mamba UNet 用于医学影像分割：超越卷积和自注意力

    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