HCMA-UNet: A Hybrid CNN-Mamba UNet with Inter-Slice Self-Attention for Efficient Breast Cancer Segmentation 方法:论文提出HCMA-UNet,将CNN的局部特征提取能力与Mamba的长序列建模能力结合到UNet架构中,通过多视图间切片自注意力模块(MISM)实现高效3D特征提取,提升乳腺癌病灶分割性能。 创新点: 提出HCMA-UNet网...
LightM-UNet:曼巴助力轻量级UNet进行医学图像分割 方法 轻量级UNet框架:提出了一个轻量级的UNet框架LightM-UNet,通过整合曼巴和UNet来解决计算资源限制带来的挑战。 残差视觉曼巴层(RVM Layer):利用RVM Layer以纯曼巴方式提取深层语义特征,并模拟长距离空间依赖关系,计算复杂度为线性。
该模型利用Mamba的全局上下文建模能力,增强了UNet对长距离依赖关系的处理,使得在复杂医学图像中能够更好地捕捉到细微特征。通过这一结合,VM-UNet显著提高了对不同病变和组织结构的分割能力,展示出在医学图像分析领域的广泛应用潜力。 创新点 1.模型结合:将状态空间模型(Mamba)与传统UNet结构相结合 2.特征提取优化:通过...
受Mamba架构的启发,该架构以其在处理长序列和全局上下文信息方面的专业性而闻名,并且作为状态空间模型(SSM),我们提出了Mamba-UNet,这是一种新颖的架构,它将UNet在医学图像分割中的能力与Mamba的能力相结合。Mamba-UNet采用了基于纯视觉Mamba(VMamba)的编码器-解码器结构,并注入了跳跃连接以保留网络不同尺度上的空间...
新颖的架构融合:Mamba-UNet结合了UNet的对称编码器-解码器风格架构和Mamba架构的能力,特别擅长处理长序列和全局上下文信息。这种融合在医学图像分割领域是创新的,旨在改进长距离依赖的建模。 纯视觉Mamba(VMamba)基础的编码器-解码器结构:该网络采用了基于纯视觉Mamba的编码器-解码器结构,并注入了跳跃连接以保留不同尺度...
源码:https://github.com/ziyangwang007/MambaUNet 论文创新点 新颖的架构融合:Mamba-UNet结合了UNet的对称编码器-解码器风格架构和Mamba架构的能力,特别擅长处理长序列和全局上下文信息。这种融合在医学图像分割领域是创新的,旨在改进长距离依...
🐬UNet又升级了!北大最新提出LightM-UNet,用Mamba设计1.8M参数UNet,比nnU-Net小了116倍,计算量减少21倍,精度依然SOTA! 🐬这种将Mamba与UNet结合的策略利用了两者在图像处理和网络架构上的优势,既能保持较低的计算成本,又能轻松实现优异的分割性能,在高效性、准确性、创新性等方面都遥遥领先,是医学图像分割非常...
Mamba+UNet,医学新突破! 最近,医学图像分割领域迎来了一波新的革命性进展,LightM-UNet的出现为这个领域带来了极大的潜力。通过巧妙地将Mamba和UNet架构结合起来,北大的团队不仅成功降低了模型的参数量和计算成本,还保持了出色的分割精度,简直是医学界的“王炸组合”! 具体来说,LightM-UNet的参数量相比传统的nnU-Net...
LightM-UNet是一种基于Mamba的轻量级网络,用于医学图像分割,具有以下几个创新点: 轻量级架构:作者提出了LightM-UNet,这是一个轻量级的UNet和Mamba的融合,仅拥有1M的参数数量。这是通过在UNet架构中使用Mamba来实现的,旨在解决实际医疗环境中计算资源限制所带来的挑战。
分享一个高潜力、高回报的研究方向(尤其在图像分割领域):CNN+Mamba+UNet。 一方面,这种组合融合了CNN的局部特征提取能力、Mamba的全局建模能力和UNet的结构特点,实现更全面的特征理解;另一方面,这一架构凭借高效建模能力与多模态适应性,已成为遥感、医学、视频分析等领域的创新标杆,相关研究在CVPR、AAAI等顶会中占比飙...