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医学图像分析中 Mamba 架构的全面概述：分类、分割、恢复及其他

Created by
  • Haebom

作者

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

大纲

Mamba 是状态空间模型 (SSM)、S4、S5 和 S6 等 Mamba 架构的基本概念，并探索了基于纯 Mamba、U-Net 变体、卷积神经网络、Transformer 和图神经网络的混合模型。本文涵盖了 Mamba 的优化、技术与实现、扫描结果、数据集、应用、实验结果、医学成像领域的挑战以及未来发展方向。我们展示了 Mamba 克服现有障碍、推动医学成像领域创新性进步的潜力。

Takeaways, Limitations

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Mamba 正在成为医学图像分析领域 Transformers 的替代品，通过线性时间复杂度提高效率。
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它在长序列处理和多模式数据合并方面表现出优势。
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全面回顾 Mamba 架构、优化技术、各种应用和实验结果。
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提出未来的任务和方向。
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（Limitations 未指定）
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