LKM-UNet: Large Kernel Vision Mamba UNet for Medical Image Segmentation LKM-UNet:大核视觉Mamba UNet用于医学图像分割 方法 大核Mamba:利用大Mamba核在局部空间建模方面的优势。 层次化和双向Mamba块:设计了一种新型的层次化和双向大核Mamba块,以增强SSMs的表示建模能力。 像素级和补丁级SSM:提出了由像素级SSM(...
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 contrastive cross-supervised visual mamba-based unet for semi-supervised medical image segmentation 方法:论文提出了一种结合Mamba架构和U-Net的半监督学习框架,名为Semi-Mamba-UNet。
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...
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...
1.高阶状态空间建模:引入高阶Mamba模型,增强了对复杂医学图像中全局上下文信息的捕捉能力,提高了对长距离依赖的处理效果。 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...
🐬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...
在本文中,利用态空间模型,作者提出了一个U形架构模型,用于医学图像分割,命名为Vision Mamba UNet(VM-UNet)。具体来说,引入了视觉态空间(VSS)块作为基础块以捕捉广泛的上下文信息,并构建了一个非对称的编码器-解码器结构。作者在ISIC17、ISIC18和Synapse数据集上进行了全面的实验,结果表明VM-UNet在医学图像分割任务...
LightM-UNet:一种轻量级 Mamba UNet,它将 Mamba 和 UNet 集成在一个轻量级框架中,实现了卓越的分割性能,同时将参数和计算成本分别大幅降低了 116 倍和 21 倍!代码即将开源! 点击关注 @CVer官方知乎账号,可…
UNet结合Mamba,刷爆SOTA! | 在图像分割领域,UNet及其变体一直是研究的热点,但随着技术的发展,传统UNet面临的挑战也日益凸显,尤其是在样本稀缺和数据分布不均等问题上。为了解决这些难题,研究者们开始探索将迁移学习与UNet结合的新方法。最近,Mamba模型的出现为UNet带来了新的活力。#WeNet#UIWIX(计算机病毒)#AI服务器...