Обзор архитектур Mamba для анализа медицинских изображений: классификация, сегментация, восстановление и далее

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

October 3, 2024

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

cs.AI

Аннотация

Мамба, особый случай модели пространства состояний, становится популярным в качестве альтернативы подходам глубокого обучения на основе шаблонов в медицинском анализе изображений. Хотя трансформеры являются мощными архитектурами, у них есть недостатки, включая квадратичную вычислительную сложность и неспособность эффективно учитывать дальние зависимости. Это ограничение влияет на анализ больших и сложных наборов данных в медицинской области изображений, где существует множество пространственных и временных отношений. В отличие от этого, Мамба предлагает преимущества, которые делают его подходящим для анализа медицинских изображений. У него линейная временная сложность, что является значительным улучшением по сравнению с трансформерами. Мамба обрабатывает более длинные последовательности без механизмов внимания, обеспечивая более быстрое вывод и требуя меньше памяти. Мамба также демонстрирует высокую производительность при объединении мультимодальных данных, улучшая точность диагностики и результаты для пациентов. Структура данной статьи позволяет читателям пошагово оценить возможности Мамбы в медицинской области изображений. Мы начинаем с определения основных концепций SSM и моделей, включая S4, S5 и S6, за которым следует изучение архитектур Мамбы, таких как чистая Мамба, варианты U-Net и гибридные модели с сверточными нейронными сетями, трансформерами и графовыми нейронными сетями. Мы также рассматриваем оптимизации, техники и адаптации Мамбы, сканирование, наборы данных, приложения, экспериментальные результаты, и заканчиваем с ее вызовами и будущими направлениями в медицинской области изображений. Этот обзор направлен на демонстрацию трансформационного потенциала Мамбы в преодолении существующих барьеров в медицинской области изображений, открывая путь для инновационных достижений в этой области. Полный список архитектур Мамбы, применяемых в медицинской области и рассмотренных в данной работе, доступен на 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.