Een uitgebreid overzicht van Mamba-architecturen voor medische beeldanalyse: classificatie, segmentatie, restauratie en verder.

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

October 3, 2024

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

cs.AI

Samenvatting

Mamba, een speciaal geval van het State Space Model, wint aan populariteit als een alternatief voor op sjablonen gebaseerde diepe leermethoden in medische beeldanalyse. Hoewel transformers krachtige architecturen zijn, hebben ze nadelen, waaronder een kwadratische rekenkundige complexiteit en een onvermogen om efficiënt om te gaan met langeafhankelijkheden. Deze beperking beïnvloedt de analyse van grote en complexe datasets in medische beeldvorming, waar veel ruimtelijke en temporele relaties zijn. In tegenstelling hiermee biedt Mamba voordelen die het geschikt maken voor medische beeldanalyse. Het heeft lineaire tijdscomplexiteit, wat een aanzienlijke verbetering is ten opzichte van transformers. Mamba verwerkt langere sequenties zonder aandachtsmechanismen, waardoor snellere inferentie mogelijk is en minder geheugen nodig is. Mamba toont ook sterke prestaties bij het samenvoegen van multimodale gegevens, waardoor de nauwkeurigheid van diagnoses en patiëntresultaten verbetert. De structuur van dit artikel stelt lezers in staat om stap voor stap de mogelijkheden van Mamba in medische beeldvorming te waarderen. We beginnen met het definiëren van kernconcepten van SSM's en modellen, waaronder S4, S5 en S6, gevolgd door een verkenning van Mamba-architecturen zoals pure Mamba, U-Net-varianten en hybride modellen met convolutionele neurale netwerken, transformers en Graph Neural Networks. We behandelen ook Mamba-optimalisaties, technieken en aanpassingen, scannen, datasets, toepassingen, experimentele resultaten en sluiten af met de uitdagingen en toekomstige richtingen in medische beeldvorming. Deze review heeft tot doel het transformerende potentieel van Mamba aan te tonen bij het overwinnen van bestaande barrières binnen medische beeldvorming en het pad te effenen voor innovatieve ontwikkelingen in het veld. Een uitgebreide lijst van Mamba-architecturen toegepast in het medische veld, beoordeeld in dit werk, is beschikbaar op 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.