고해상도 의료 영상 분할을 위한 고차 비전 맘바 UNet

본 연구에서는 고차 2D 선택적 스캔(H-SS2D)을 제안하여 SS2D의 우수한 전역 수용 영역을 유지하면서 중복 정보 도입을 최소화합니다. 또한 제안된 H-SS2D를 기반으로 고차 비전 상태 공간(H-VSS) 모듈을 구축하고, 이를 UNet 프레임워크와 결합하여 고차 비전 맘바 UNet(H-vmunet)을 제안합니다. 실험 결과, H-vmunet은 기존 비전 맘바 UNet 모델(VM-UNet)에 비해 매개변수를 67.28% 줄이면서도 3개의 공개 의료 영상 데이터셋에서 성능이 크게 향상되었습니다.