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Mambaベースの医療画像セグメンテーションモデルの進展にもかかわらず、現在の手法は一方向または多方向の特徴スキャンメカニズムを利用しており、画像内の隣接する位置の依存関係をうまくモデル化できず、局所的な特徴の効果的なモデリングを妨げています。しかし、局所的な特徴は病変や組織構造に関する重要な情報を提供するため、医療画像セグメンテーションにとって重要です。この制限に対処するために、我々はSliceMambaと呼ばれるシンプルでありながら効果的な手法を提案します。これは、局所的に敏感な純粋なMamba医療画像セグメンテーションモデルです。提案されたSliceMambaには、双方向スライススキャンモジュール（BSS）が含まれており、異なる特徴に対して多様なスキャンメカニズムを使用しながら双方向の特徴セグメンテーションを行います。これにより、空間的に隣接する特徴がスキャンシーケンス内での近接性を維持し、セグメンテーション性能を向上させます。皮膚病変やポリープセグメンテーションのデータセットに対する広範な実験が、我々の手法の有効性を検証します.
Fan et al. (Thu,)はこの問題を研究しました.