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将 Mamba 序列模型与层次化上采样网络整合，用于准确地多发性硬化病灶语义分割

💡 原文中文，约2100字，阅读约需5分钟。

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内容提要

本文提出了基于Mamba架构的医学图像分割模型，如VM-UNet和Swin-UMamba，结合了状态空间模型和卷积神经网络的优点，显著提升了分割性能。实验结果显示，这些模型在多个公共数据集上表现优异，尤其在捕捉长距离依赖和上下文信息方面，为医学图像分析提供了新方案。

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提出了一种名为 Mamba-UNet 的创新架构，结合了 U-Net 和 Mamba 的能力，显著优于传统模型。
VM-UNet 是首个基于状态空间模型的医学图像分割模型，能够捕获广泛的上下文信息。
基于状态空间模型的方法在建模长程交互方面表现出卓越性能，并保持线性计算复杂性。
Vision Mamba-UNetV2 引入了 Visual State Space 块和 Semantics and Detail Infusion，增强了特征融合能力。
LMa-UNet 通过大窗口进行局部空间建模，增强了全局和邻域空间建模能力。
H-vmunet 通过高阶选择性扫描模块提高了局部特征学习能力，展现出强大竞争力。
Swin-UMamba 利用 ImageNet 预训练，显著提升了医学图像分割性能。
LightM-UNet 在轻量化框架中整合 Mamba 和 UNet，适合移动健康应用。
Semi-Mamba-UNet 结合半监督学习，提升了特征学习性能。
U-Mamba 通过融合卷积层和序列模型的优点，自适应不同数据集，表现优于传统分割网络。
nnMamba 架构通过整合状态空间序列模型，展现出卓越的性能，适用于复杂的医学图像分析任务。

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Mamba-UNet结合了U-Net和Mamba的能力，通过Visual Mamba编码器-解码器结构和跳跃连接，显著提升医学图像分割性能。

VM-UNet是首个基于状态空间模型的医学图像分割模型，能够捕获广泛的上下文信息，并在长程交互建模方面表现优异。

Swin-UMamba专门针对医学图像分割任务，利用ImageNet预训练的优势，显著提升模型性能。

LightM-UNet在轻量化框架中整合Mamba和UNet，适合移动健康应用，能够在降低参数和计算成本的同时实现优越的分割性能。

H-vmunet通过高阶选择性扫描模块逐渐减少冗余信息的引入，从而提高局部特征学习能力。

Semi-Mamba-UNet结合了可视Mamba和常规UNet，采用半监督学习框架，提升特征学习性能，解决长程依赖和专家标注问题。

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