Jun, 2024

CT 到 MRI 转换的软遮罩曼巴扩散模型

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TL;DR本研究旨在使用潜在扩散模型（Latent Diffusion Model）对 CT 进行 MRI 转换，并将常用的 U-Net 或 Transformer 骨干换成一种名为 Mamba 的状态空间模型。实验证明 DiffMa 在医学图像生成任务中表现出令人印象深刻的性能，并在输入缩放效率方面具有明显优势。
magnetic resonance imagingcomputed tomographylatent diffusion modelstate-space modelmedical image generation
发现论文，激发创造
  • 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

  • DiM: 高效高分辨率图像合成的扩散灰曼巴

    提出了一种结合了 Mamba 和扩散模型的高效高分辨率图像合成方法 DiM，使用 ``weak-to-strong'' 训练策略和无需进一步微调的上采样策略提高训练和推理效率。

    May, 2024

  • 使用双向 SSM 扩展 Diffusion Mamba 以实现高效图像和视频生成

    Diffusion Mamba (DiM) is a novel architecture that effectively addresses the computational complexity of traditional diffusion transformers (DiT) in image generation tasks while maintaining linear complexity with respect to sequence length, outperforming existing techniques and establishing a new benchmark for generative models.

    May, 2024

  • 基于双向 SSM 的扩散曼巴高效三维形状生成

    为了解决传统 attention 机制在高分辨率三维形状生成中的可扩展性问题，我们引入了一种新颖的基于 Mamba 架构的扩散生成模型（DiM-3D），通过利用 Mamba 架构的高效性和线性复杂度，DiM-3D 在维持线性复杂度的同时实现了快速推理时间和大大降低的计算需求，并在 ShapeNet 基准测试上实验结果证明其在生成高保真度和多样性的三维形状方面表现出卓越性能。

    Jun, 2024

  • I2I-Mamba: 通过选择性状态空间建模的多模态医学图像合成

    通过引入选择性状态空间建模 (SSM) 来捕捉远程上下文并保持局部精度，提出了一种新型对抗性模型 I2I-Mamba，该模型在卷积骨干网络的瓶颈中注入通道混合 Mamba (cmMamba) 块，综合报告了多对比度 MRI 和 MRI-CT 协议中缺失图像的完整演示，研究结果表明，I2I-Mamba 在合成目标模态图像方面优于现有的基于 CNN 和 Transformer 的方法。

    May, 2024

  • ZigMa: 蜿蜒进化扩散模型

    应用 Mamba 的 State-Space 模型，通过引入一种名为 Zigzag Mamba 的方法来解决视觉数据生成中的缺陷，提升了速度和内存利用率，并将其与 Stochastic Interpolant 框架相结合以研究模型在大分辨率视觉数据集上的可扩展性。

    Mar, 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

  • MD-Dose: 基于 Mamba 的放射治疗剂量预测扩散模型

    肿瘤放射治疗中，通过基于扩散模型的 MD-Dose 及 Mamba 架构，结合噪声预测器和结构信息提取器，实现对放疗剂量分布图的自动预测，以加速治疗流程并提高放疗计划的出发点。

    Mar, 2024

  • 计算效率时代：医学图像分析中状态空间模型的综合调查

    该论文通过对 Mamba 模型在医学图像中的应用进行全面回顾，介绍了该模型的架构、分类和未来研究方向。

    Jun, 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