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...
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(...
Mamba-UNet:用于医学图像分割的UNet风格的纯视觉Mamba 方法 纯视觉Mamba(VMamba)基础的编码器-解码器结构:采用基于VMamba的编码器-解码器结构,通过跳跃连接保留不同尺度上的空间信息。 特征学习:通过综合特征学习过程,捕获医学图像中的复杂细节和更广泛的语义上下文。 新型集成机制:在VMamba块内引入新型集成机制,确保编...
LightM-UNet:基于Mamba的轻量级网络,仅包含1M参数,比最新的基于Transformer的架构参数减少了99%以上,并且计算负载显著较低。在2D和3D分割任务中,LightM-UNet实现了最先进的性能。 Mamba作为轻量级策略:该研究首次尝试将Mamba作为轻量级策略应用于UNet,以增强UNet对全局信息的理解能力。 Semi-mamba-unet: Pixel-level con...
2.优化UNet结构:在传统UNet的基础上改进特征提取和融合机制,更有效地整合多尺度特征,从而提升分割精度。 3.增强特征提取能力:通过高阶特征建模,改善对细微病变和解剖结构的识别能力,在医学图像分析中表现优越。 4.实验验证:在多个数据集上进行评估,H-vmunet在分割性能和效率方面均超越现有方法,展现出良好的应用潜力。
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有潜力的...
创新点：基于U-Net构建VM-UNet。应用VSS块作为基础块，但VSS块和其中核心操作SS2D都是直接从VMamaba拿过来。SegMamba: Long-range Sequential Modeling Mamba For 3D Medical Image Segmentation 作者单位为香港科技大学，本文是第一篇基于Mamba的针对3D医学图 像的分割模型。创新点：为了在高维医学影像上用mamba，提出...
提出了大型内核 Mamba U 形网络 (LKM-UNet):作者提出了一种新的基于 Mamba 的 UNet 模型,用于 2D 和 3D 医学图像分割。这种模型利用 Mamba 的强大序列建模能力和线性复杂性,通过为 SSM 模块分配大内核来实现大感受野。 设计了新...
一、CM-UNet: Hybrid CNN-Mamba UNet for Remote Sensing Image Semantic Segmentation 1.方法 整体架构CM-UNet采用U型编解码结构，结合CNN编码器和Mamba解码器：编码器：基于ResNet提取多尺度局部特征。解码器：通过设计的CSMamba块聚合全局上下文信息，利用Mamba的长程依赖建模能力和线性计算复杂度。MSAA模块：融合编码...
🐬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...