Merging Context Clustering with Visual State Space Models for Medical Image Segmentation

📄 arXiv: 2501.01618v1 📥 PDF

作者: Yun Zhu, Dong Zhang, Yi Lin, Yifei Feng, Jinhui Tang

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2025-01-03

备注: Our paper has been accepted by the IEEE Transactions on Medical Imaging. Our code can be found at https://github.com/zymissy/CCViM

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出CCViM，融合上下文聚类与视觉状态空间模型，提升医学图像分割性能。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 医学图像分割 视觉Mamba 上下文聚类 长程依赖 短程依赖 空间上下文 深度学习

📋 核心要点

  1. 现有医学图像分割方法难以同时有效处理长程和短程特征交互，限制了分割精度。
  2. CCViM通过在ViM模型中引入上下文聚类模块，自适应地对局部tokens进行聚类，从而融合长程和短程特征。
  3. 在多个医学图像分割数据集上的实验表明，CCViM优于现有方法，提升了分割性能。

📝 摘要（中文）

医学图像分割需要聚合全局和局部特征表示，这对当前方法在处理长程和短程特征交互方面提出了挑战。最近，视觉Mamba (ViM) 模型通过在线性复杂度下擅长长程特征迭代，成为解决模型复杂性的有希望的方案。然而，现有的ViM方法忽略了通过直接展平空间tokens来保持短程局部依赖的重要性，并且受到限制动态空间上下文信息捕获的固定扫描模式的约束。为了解决这些挑战，我们提出了一种简单而有效的方法，名为上下文聚类ViM (CCViM)，它在现有的ViM模型中加入了一个上下文聚类模块，将图像tokens分割成不同的窗口以进行自适应局部聚类。我们的方法有效地结合了长程和短程特征交互，从而增强了医学图像分割任务的空间上下文表示。在各种公共数据集（即Kumar、CPM17、ISIC17、ISIC18和Synapse）上进行的大量实验评估表明，与当前最先进的方法相比，我们的方法具有优越的性能。我们的代码可以在https://github.com/zymissy/CCViM找到。

🔬 方法详解

问题定义：医学图像分割任务需要同时捕捉图像的全局上下文信息和局部细节信息。现有的ViM模型虽然在长程依赖建模方面表现出色，但忽略了短程局部依赖，并且固定扫描模式限制了动态空间上下文信息的捕获。这导致分割精度受限，尤其是在病灶边缘等细节区域。

核心思路：CCViM的核心思路是在ViM模型中引入上下文聚类模块，将图像tokens分割成不同的窗口，并在这些窗口内进行自适应的局部聚类。通过这种方式，模型可以同时关注全局长程依赖和局部短程依赖，从而更有效地利用空间上下文信息。

技术框架：CCViM的整体架构是在现有的ViM模型基础上，增加一个上下文聚类模块。该模块首先将输入图像分割成tokens，然后将这些tokens分组到不同的窗口中。在每个窗口内，使用聚类算法（具体算法未知）将tokens聚类成不同的簇。最后，将聚类后的tokens输入到ViM模型中进行特征提取和分割。

关键创新：CCViM的关键创新在于将上下文聚类模块与ViM模型相结合，从而实现了长程和短程特征交互的有效融合。与直接展平空间tokens的传统ViM方法相比，CCViM能够更好地保留局部依赖关系，并自适应地捕捉动态空间上下文信息。

关键设计：具体的聚类算法选择、窗口大小设置、以及聚类数量等是CCViM的关键设计细节。论文中可能使用了某种自适应的聚类策略，以便根据图像内容动态地调整聚类参数。损失函数和网络结构细节未知。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

CCViM在Kumar、CPM17、ISIC17、ISIC18和Synapse等多个公共医学图像分割数据集上进行了广泛的实验评估。实验结果表明，CCViM显著优于当前最先进的方法，证明了其在医学图像分割任务中的有效性。具体的性能提升数据未知。

🎯 应用场景

CCViM在医学图像分割领域具有广泛的应用前景，例如病灶检测、器官分割、以及术前规划等。该方法可以帮助医生更准确地识别和定位病变区域，提高诊断效率和治疗效果。未来，CCViM有望应用于各种医学影像模态，如CT、MRI、超声等。

📄 摘要（原文）

Medical image segmentation demands the aggregation of global and local feature representations, posing a challenge for current methodologies in handling both long-range and short-range feature interactions. Recently, vision mamba (ViM) models have emerged as promising solutions for addressing model complexities by excelling in long-range feature iterations with linear complexity. However, existing ViM approaches overlook the importance of preserving short-range local dependencies by directly flattening spatial tokens and are constrained by fixed scanning patterns that limit the capture of dynamic spatial context information. To address these challenges, we introduce a simple yet effective method named context clustering ViM (CCViM), which incorporates a context clustering module within the existing ViM models to segment image tokens into distinct windows for adaptable local clustering. Our method effectively combines long-range and short-range feature interactions, thereby enhancing spatial contextual representations for medical image segmentation tasks. Extensive experimental evaluations on diverse public datasets, i.e., Kumar, CPM17, ISIC17, ISIC18, and Synapse demonstrate the superior performance of our method compared to current state-of-the-art methods. Our code can be found at https://github.com/zymissy/CCViM.