Centrala begrepp
Das vorgeschlagene VM-UNetV2-Modell nutzt die Fähigkeiten von State-Space-Modellen (SSM) wie Mamba effizient für die medizinische Bildsegmentierung, indem es VSS-Blöcke und SDI-Module verwendet, um die Encoder- und Skip-Verbindungen zu verarbeiten.
Sammanfattning
Die Studie stellt das VM-UNetV2-Modell vor, das auf State-Space-Modellen (SSM) wie Mamba basiert, um die medizinische Bildsegmentierung zu verbessern.
Der Encoder des Modells verwendet VSS-Blöcke, um lange Abhängigkeiten in den Bildern zu erfassen. Der SDI-Modul kombiniert semantische und detaillierte Informationen, um die Segmentierungsleistung zu steigern.
Die Autoren führen umfangreiche Experimente auf Datensätzen für Hautkrankheiten und Polypen durch. Die Ergebnisse zeigen, dass VM-UNetV2 im Vergleich zu anderen Modellen wettbewerbsfähige Leistungen erbringt. Darüber hinaus ist das Modell auch in Bezug auf Rechenaufwand (FLOPs, Parameter, FPS) effizient.
Die Studie untersucht auch den Einfluss der Encodertiefe und des Deep-Supervision-Mechanismus auf die Segmentierungsleistung. Die Ergebnisse zeigen, dass eine moderate Encodertiefe und der Einsatz von Deep Supervision in den meisten Fällen vorteilhaft sind.
Statistik
Die Ergebnisse zeigen, dass VM-UNetV2 auf dem ISIC17-Datensatz eine mIoU von 82,34%, eine DSC von 90,31% und eine Genauigkeit von 96,70% erreicht.
Auf dem Kvasir-SEG-Datensatz erreicht VM-UNetV2 eine mIoU von 84,15%, eine DSC von 91,34% und eine Genauigkeit von 97,52%.
Auf dem ClinicDB-Datensatz erreicht VM-UNetV2 eine mIoU von 89,31%, eine DSC von 94,35% und eine Genauigkeit von 99,09%.
Citat
"Das vorgeschlagene VM-UNetV2-Modell nutzt die Fähigkeiten von State-Space-Modellen (SSM) wie Mamba effizient für die medizinische Bildsegmentierung, indem es VSS-Blöcke und SDI-Module verwendet, um die Encoder- und Skip-Verbindungen zu verarbeiten."
"Die Ergebnisse zeigen, dass VM-UNetV2 im Vergleich zu anderen Modellen wettbewerbsfähige Leistungen erbringt. Darüber hinaus ist das Modell auch in Bezug auf Rechenaufwand (FLOPs, Parameter, FPS) effizient."