Un'indagine esaustiva sulle architetture Mamba per l'analisi di immagini mediche: classificazione, segmentazione, ripristino e oltre

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

October 3, 2024

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

cs.AI

Abstract

Mamba, un caso speciale del Modello dello Spazio di Stati, sta guadagnando popolarità come alternativa agli approcci di apprendimento profondo basati su modelli predefiniti nell'analisi delle immagini mediche. Sebbene i trasformatori siano architetture potenti, presentano svantaggi, tra cui complessità computazionale quadratica e incapacità di gestire efficientemente dipendenze a lungo raggio. Questa limitazione influisce sull'analisi di set di dati medici ampi e complessi, in cui sono presenti molte relazioni spaziali e temporali. Al contrario, Mamba offre vantaggi che lo rendono particolarmente adatto all'analisi delle immagini mediche. Ha complessità temporale lineare, che rappresenta un significativo miglioramento rispetto ai trasformatori. Mamba elabora sequenze più lunghe senza meccanismi di attenzione, consentendo un'inferezza più veloce e richiedendo meno memoria. Mamba dimostra inoltre elevate prestazioni nel fusione di dati multimodali, migliorando l'accuratezza diagnostica e gli esiti per i pazienti. L'organizzazione di questo articolo consente ai lettori di apprezzare le capacità di Mamba nell'analisi delle immagini mediche passo dopo passo. Iniziamo definendo i concetti fondamentali dei Modelli dello Spazio di Stati e dei modelli, inclusi S4, S5 e S6, seguiti dall'esplorazione delle architetture di Mamba come Mamba puro, varianti U-Net e modelli ibridi con reti neurali convoluzionali, trasformatori e Reti Neurali Grafiche. Trattiamo inoltre ottimizzazioni di Mamba, tecniche e adattamenti, scansione, set di dati, applicazioni, risultati sperimentali e concludiamo con le sfide e le future direzioni nell'analisi delle immagini mediche. Questa recensione mira a dimostrare il potenziale trasformativo di Mamba nel superare le barriere esistenti nell'analisi delle immagini mediche aprendo la strada a innovativi progressi nel settore. Una lista completa delle architetture di Mamba applicate nel campo medico, esaminate in questo lavoro, è disponibile su 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.