SRMA-Mamba：用于MRI体积中病理肝脏分割的空间逆向Mamba注意力网络
计算机视觉与模式识别
2025-08-20 v2 人工智能
摘要
肝cirrhosis（肝硬化）在慢性肝病的预后方面发挥着关键作用。早期检测和及时干预对于显著降低死亡率至关重要。然而，肝组织的复杂解剖结构和多样化的病理变化 complicate了在临床环境中对病灶的准确检测和表征。现有方法 underutilize（未充分利用）体积MRI数据中的空间解剖细节，从而阻碍了其临床效果和可解释性。为解决这一挑战，我们提出一种新型基于Mamba的网络——SRMA-Mamba，旨在建模MRI体积中复杂解剖结构的空间关系。通过集成空间解剖基于Mamba模块（SABMamba），SRMA-Mamba在肝硬化组织中执行选择性Mamba扫描，并结合来自矢状面、冠面和横面的解剖信息，以构建全局空间上下文表示，实现对病理肝脏结构的高效体积分割。此外，我们引入空间逆向注意力模块（SRMA），旨在利用粗糙分割图和层次编码特征，逐步细化分割图中的肝硬化细节。大量实验表明，SRMA-Mamba 在3D病理肝脏分割方面超越了当前最先进的方法，展现出卓越的性能。我们的代码已公开：https://github.com/JunZengz/SRMA-Mamba。
引用
@article{arxiv.2508.12410,
title = {SRMA-Mamba: Spatial Reverse Mamba Attention Network for Pathological Liver Segmentation in MRI Volumes},
author = {Jun Zeng and Yannan Huang and Elif Keles and Halil Ertugrul Aktas and Gorkem Durak and Nikhil Kumar Tomar and Quoc-Huy Trinh and Deepak Ranjan Nayak and Ulas Bagci and Debesh Jha},
journal= {arXiv preprint arXiv:2508.12410},
year = {2025}
}
备注
9 pages, 4 figures