Uma Pesquisa Abrangente das Arquiteturas Mamba para Análise de Imagens Médicas: Classificação, Segmentação, Restauração e Além disso

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

Resumo

Mamba, um caso especial do Modelo de Espaço de Estados, está ganhando popularidade como uma alternativa às abordagens de aprendizado profundo baseadas em modelos em análise de imagens médicas. Enquanto os transformers são arquiteturas poderosas, eles têm desvantagens, incluindo complexidade computacional quadrática e uma incapacidade de lidar eficientemente com dependências de longo alcance. Essa limitação afeta a análise de conjuntos de dados grandes e complexos em imagens médicas, onde existem muitos relacionamentos espaciais e temporais. Por outro lado, o Mamba oferece benefícios que o tornam adequado para análise de imagens médicas. Ele possui complexidade temporal linear, o que representa uma melhoria significativa em relação aos transformers. O Mamba processa sequências mais longas sem mecanismos de atenção, possibilitando inferências mais rápidas e exigindo menos memória. O Mamba também demonstra um desempenho sólido na fusão de dados multimodais, melhorando a precisão do diagnóstico e os resultados dos pacientes. A organização deste artigo permite aos leitores apreciar as capacidades do Mamba na análise de imagens médicas passo a passo. Começamos definindo conceitos fundamentais dos Modelos de Espaço de Estados e modelos, incluindo S4, S5 e S6, seguidos por uma exploração das arquiteturas do Mamba, como Mamba puro, variantes U-Net e modelos híbridos com redes neurais convolucionais, transformers e Redes Neurais Gráficas. Também abordamos otimizações, técnicas e adaptações do Mamba, varreduras, conjuntos de dados, aplicações, resultados experimentais e concluímos com seus desafios e futuras direções em imagens médicas. Esta revisão tem como objetivo demonstrar o potencial transformador do Mamba na superação das barreiras existentes na análise de imagens médicas, abrindo caminho para avanços inovadores no campo. Uma lista abrangente de arquiteturas do Mamba aplicadas no campo médico, revisadas neste trabalho, está disponível no 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.