Výzkumníci dlouho vnímají výzvu efektivní segmentace 3D lékařských obrazů pomocí tradičních konvolučních neuronových sítí (CNN). Tyto sítě často bojují s zachycením globální informace z obrázků s vysokým rozlišením, což brání přesné segmentaci. Potenciálním řešením, které se objevilo, je použití vrstvy hloubkových konvolucí s většími rozměry jádra pro zachycení širší škály vlastností. Nicméně přístupy založené na CNN stále mají problémy s zachycením vztahů mezi vzdálenými pixely.
V posledních letech si transformační architektury získaly pozornost díky své schopnosti extrahovat globální informace ve 3D segmentaci lékařských obrazů. Modely jako TransBTS a UNETR využívají samo-pozornosti k zachycení lokálních prostorových vlastností a globálních závislostí. Nicméně výpočetní náročnost metod založených na transformátorech může být náročná a ovlivnit rychlost zpracování.
Aby se vyřešil problém modelování dlouhých sekvencí a zlepšil se globální vizuální kontextový modelování, představili výzkumníci stavový prostorový model Mamba (SSM). Předchozí studie úspěšně aplikovaly Mambu v úlohách počítačového vidění, jako je segmentace lékařských obrazů. Například U-Mamba integruje vrstvu Mamba pro zvýšení přesnosti segmentace.
Navazujíc na pokroky v oblasti Mamba a transformačních modelů představuje Vision Mamba blok Vim. Tento blok kombinuje dvoucestný SSM pro globální modelování vizuálního kontextu a vnoření polohy pro porozumění kontextu polohy. Navíc modul CSM překlenovává rozdíl mezi prohledáváním 1D pole a 2D roviny. Nicméně tradiční bloky transformátorů čelí problémům při práci s velkými objemy funkcí, což vyžaduje modelování korelací ve vysokorozměrných funkcích.
Motivováni těmito pokroky představili výzkumníci Akademie umělé inteligence v Pekingu SegMamba, novou architekturu, která kombinuje strukturu ve tvaru písmene U s Mambou pro efektivní modelování globálních rysů objemu v různých měřítcích. SegMamba ukazuje vynikající schopnosti v zachycování vzdálených závislostí v objemových datech při zachování vynikající efektivity inference ve srovnání s tradičními metodami založenými na CNN a transformátorech.
Rozsáhlé experimenty prováděné na datasetu BraTS2023 potvrzují účinnost a efektivitu SegMamby v úlohách segmentace 3D lékařských obrazů. Využíváním principů modelování stavového prostoru exceluje SegMamba v modelování rysů celého objemu při zachování vynikající rychlosti zpracování. I při objemových funkcích o rozlišení 64 × 64 × 64 ukazuje SegMamba vynikající efektivitu.
Pro více informací o SegMambe můžete získat přístup k výzkumnému článku a repozitáři na Githubu. Zásluhu za tento výzkum nese věnovaní výzkumníci zapojení do projektu. Sledujte nejnovější zprávy a vývoj tím, že nás budete sledovat na Twitteru a Google News, stejně jako se připojíte k naší ML SubReddit, Facebookové komunitě, Discord kanálu a LinkedIn skupině. A konečně, nezapomeňte se přihlásit k odběru našeho newsletteru pro další poznatky a aktualizace.
Často kladené otázky (FAQ):
1. Jaký je hlavní problém při segmentaci 3D lékařských obrazů pomocí konvolučních neuronových sítí?
Odpověď: Konvoluční neuronové sítě často bojují s využitím globálních informací z obrázků s vysokým rozlišením, což brání přesné segmentaci.
2. Jak podporují transformační architektury extrakci globálních informací při segmentaci 3D lékařských obrazů?
Odpověď: Modely jako TransBTS a UNETR využívají samo-pozornost k zachycení lokálních prostorových vlastností a globálních závislostí.
3. Co je Mamba a jak se používá v úlohách segmentace lékařských obrazů?
Odpověď: Mamba je stavový prostorový model (SSM), který byl použit v úlohách počítačového vidění, včetně segmentace lékařských obrazů. Například U-Mamba integruje vrstvu Mamba pro zvýšení přesnosti segmentace.
4. Jakou inovativní technologii představuje Vision Mamba?
Odpověď: Vision Mamba představuje blok Vim, který kombinuje dvoucestný SSM pro globální modelování vizuálního kontextu a vnoření polohy pro porozumění kontextu polohy.
5. Jak kombinuje SegMamba různé architektonické struktury pro efektivní modelování globálních rysů v různých měřítkách?
Odpověď: SegMamba kombinuje strukturu ve tvaru písmene U s Mambou pro efektivní modelování celovolume globálních rysů v různých měřítkách.
6. Jaké jsou hlavní výhody SegMamby při segmentaci 3D lékařských obrazů?
Odpověď: SegMamba má vynikající schopnosti v zachycování vzdálených závislostí v objemových datech při zachování vysoké výpočetní účinnosti ve srovnání s tradičními metodami pomocí CNN a transformátorů.
7. Jaké výsledky z experimentů potvrzují účinnost a efektivitu SegMamby?
Odpověď: Rozsáhlé experimenty na datasetu BraTS2023 potvrdily účinnost a efektivitu SegMamby při úlohách segmentace 3D lékařských obrazů, zejména při rozlišení 64 × 64 × 64.
8. Kde mohu najít více informací o SegMambe?
Odpověď: Pro více informací o SegMambe můžete získat přístup k výzkumnému článku a repozitáři na Githubu.
9. Jaké další způsoby existují, jak se udržet informovaný o nejnovějších zprávách a vývoji projektu?
Odpověď: Můžete nás sledovat na Twitteru a Google News, připojit se k naší ML SubReddit, Facebook komunitě, Discord kanálu a LinkedIn skupině. Nezapomeňte se také přihlásit k odběru našeho newsletteru pro další informace a aktualizace.
Definice klíčových pojmů:
– Konvoluční neuronové sítě (CNN): Typ umělé neuronové sítě, který se často používá pro analýzu a klasifikaci obrazu.
– Transformátor: Typ architektury neuronové sítě, která využívá samo-pozornost k modelování vztahů mezi prvky v sekvenci.
– Stavový prostorový model (SSM): Matematický model používaný v rozhodovacích procesech, který popisuje změny systému v průběhu času.
Navrhované související odkazy:
– Výzkumný článek
– Github repozitář
The source of the article is from the blog kewauneecomet.com