Una Encuesta Exhaustiva de Arquitecturas Mamba para el Análisis de Imágenes Médicas: Clasificación, Segmentación, Restauración y Más Allá

A Comprehensive Survey of Mamba Architectures for Medical Image Analysis: Classification, Segmentation, Restoration and Beyond

October 3, 2024

Autores: Shubhi Bansal, Sreeharish A, Madhava Prasath J, Manikandan S, Sreekanth Madisetty, Mohammad Zia Ur Rehman, Chandravardhan Singh Raghaw, Gaurav Duggal, Nagendra Kumar

cs.AI

Resumen

Mamba, un caso especial del Modelo de Espacio de Estados, está ganando popularidad como una alternativa a enfoques de aprendizaje profundo basados en plantillas en el análisis de imágenes médicas. Si bien los transformers son arquitecturas potentes, tienen inconvenientes, incluida una complejidad computacional cuadrática y una incapacidad para abordar eficientemente dependencias a largo plazo. Esta limitación afecta el análisis de conjuntos de datos grandes y complejos en imágenes médicas, donde existen muchas relaciones espaciales y temporales. En contraste, Mamba ofrece beneficios que lo hacen adecuado para el análisis de imágenes médicas. Tiene complejidad temporal lineal, lo cual es una mejora significativa sobre los transformers. Mamba procesa secuencias más largas sin mecanismos de atención, lo que permite una inferencia más rápida y requiere menos memoria. Mamba también demuestra un rendimiento sólido al fusionar datos multimodales, mejorando la precisión del diagnóstico y los resultados para los pacientes. La organización de este documento permite a los lectores apreciar las capacidades de Mamba en el análisis de imágenes médicas paso a paso. Comenzamos definiendo conceptos fundamentales de los Modelos de Espacio de Estados y modelos, incluidos S4, S5 y S6, seguido por una exploración de arquitecturas de Mamba como Mamba puro, variantes U-Net y modelos híbridos con redes neuronales convolucionales, transformers y Redes Neuronales Gráficas. También cubrimos optimizaciones, técnicas y adaptaciones de Mamba, escaneo, conjuntos de datos, aplicaciones, resultados experimentales y concluimos con sus desafíos y futuras direcciones en imágenes médicas. Esta revisión tiene como objetivo demostrar el potencial transformador de Mamba para superar las barreras existentes en el campo de las imágenes médicas, allanando el camino para avances innovadores en el campo. Una lista exhaustiva de arquitecturas de Mamba aplicadas en el campo médico, revisadas en este trabajo, está disponible en Github.

English

Mamba, a special case of the State Space Model, is gaining popularity as an alternative to template-based deep learning approaches in medical image analysis. While transformers are powerful architectures, they have drawbacks, including quadratic computational complexity and an inability to address long-range dependencies efficiently. This limitation affects the analysis of large and complex datasets in medical imaging, where there are many spatial and temporal relationships. In contrast, Mamba offers benefits that make it well-suited for medical image analysis. It has linear time complexity, which is a significant improvement over transformers. Mamba processes longer sequences without attention mechanisms, enabling faster inference and requiring less memory. Mamba also demonstrates strong performance in merging multimodal data, improving diagnosis accuracy and patient outcomes. The organization of this paper allows readers to appreciate the capabilities of Mamba in medical imaging step by step. We begin by defining core concepts of SSMs and models, including S4, S5, and S6, followed by an exploration of Mamba architectures such as pure Mamba, U-Net variants, and hybrid models with convolutional neural networks, transformers, and Graph Neural Networks. We also cover Mamba optimizations, techniques and adaptations, scanning, datasets, applications, experimental results, and conclude with its challenges and future directions in medical imaging. This review aims to demonstrate the transformative potential of Mamba in overcoming existing barriers within medical imaging while paving the way for innovative advancements in the field. A comprehensive list of Mamba architectures applied in the medical field, reviewed in this work, is available at Github.