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.
Mamba-UNet ist eine neuartige Architektur, die die Leistungsfähigkeit von UNet in der medizinischen Bildsegmentierung mit den Fähigkeiten von Mamba zur Modellierung von Langzeitabhängigkeiten und globalen Kontextinformationen kombiniert.