LMa-UNet: 探索大kernel Mamba在医学图像分割上的潜力
原文中文,约3000字,阅读约需8分钟。发表于: 。本文首次探索了大kernel(window) Mamba块在医学图像分割上的潜力,为了充分利用大kernel Mamba的能力,我们设计了一种基于分层和双向的大window的Mamba块,增强SSM。
该文章介绍了一种基于大窗口的Mamba UNet模型,用于医学图像分割。该模型结合了CNN和Transformer的优势,通过分层和双向的大核Mamba模块进行空间建模,并与UNet结合进行高效的医学图像分割。实验结果表明,该模型在医学图像分割任务中具有竞争力。