MSV-Mamba: A Multiscale Vision Mamba Network for Echocardiography Segmentation
作者: Xiaoxian Yang, Qi Wang, Kaiqi Zhang, Ke Wei, Jun Lyu, Lingchao Chen
分类: eess.IV, cs.CV
发布日期: 2025-01-13
💡 一句话要点
提出MSV-Mamba，用于提升超声心动图分割精度，尤其针对复杂结构。
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)
关键词: 超声心动图分割 Mamba模型 深度学习 医学图像分析 多尺度特征融合
📋 核心要点
- 超声心动图分割面临噪声、分辨率和结构复杂性挑战，现有模型难以准确捕捉心脏区域间的结构关系和动态模式。
- 提出MSV-Mamba模型，利用大窗口Mamba模块捕获全局依赖，并结合分层特征融合增强复杂结构的分割能力。
- 在EchoNet-Dynamic和CAMUS数据集上，MSV-Mamba在左心室心内膜和心外膜分割上均优于现有方法，提升显著。
📝 摘要（中文）
超声成像常面临噪声高、时空分辨率低和解剖结构复杂等挑战，严重影响模型捕捉和分析心脏各区域结构关系和动态模式的能力。本文提出一种U型深度学习模型，结合大窗口Mamba尺度（LMS）模块和分层特征融合方法，用于超声心动图分割。首先，级联残差块作为编码器，递增式提取多尺度细节特征。其次，大窗口多尺度Mamba模块被集成到解码器中，以捕获跨区域的全局依赖关系，并增强复杂解剖结构的分割能力。此外，模型在每个解码器层引入辅助损失，并采用双重注意力机制在空间和通道上融合多层特征，从而提高分割性能和复杂解剖结构的描绘精度。在EchoNet-Dynamic和CAMUS数据集上的实验结果表明，该模型在准确性和鲁棒性方面均优于其他方法。对于左心室心内膜（${LV}{endo}$）的分割，该模型分别实现了95.01和93.36的最佳值，而对于左心室心外膜（${LV}{epi}$），分别实现了87.35和87.80的值。与性能最佳的模型相比，这代表了0.54到1.11的改进。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决超声心动图图像分割中，由于图像质量差（高噪声、低分辨率）以及心脏解剖结构复杂，导致现有模型分割精度不高的问题。现有方法难以有效捕捉全局依赖关系，并且对复杂结构的分割能力有限。
核心思路：论文的核心思路是利用Mamba模型的长程依赖建模能力，结合多尺度特征提取和分层特征融合，来提升超声心动图的分割精度。通过引入大窗口Mamba模块，模型能够更好地捕获全局上下文信息，从而更准确地分割复杂的心脏结构。
技术框架：MSV-Mamba模型采用U型结构，包含编码器和解码器。编码器使用级联残差块提取多尺度特征。解码器集成大窗口多尺度Mamba模块，用于捕获全局依赖关系。此外，模型还引入了辅助损失和双重注意力机制，用于融合多层特征。整体流程为：输入超声心动图 -> 编码器提取多尺度特征 -> 解码器利用Mamba模块和注意力机制进行特征融合和分割 -> 输出分割结果。
关键创新：论文的关键创新在于将Mamba模型引入超声心动图分割任务，并设计了大窗口多尺度Mamba模块。与传统的卷积神经网络（CNN）相比，Mamba模型具有更强的长程依赖建模能力，能够更好地捕捉全局上下文信息。此外，双重注意力机制的引入也进一步提升了特征融合的效果。
关键设计：模型在解码器的每一层都引入了辅助损失，以增强训练过程中的梯度传播。大窗口Mamba模块的具体实现方式未知，但可以推测其采用了更大的感受野来捕获更广阔的上下文信息。双重注意力机制可能包含空间注意力和通道注意力，用于分别关注图像中的重要区域和特征通道。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
MSV-Mamba在EchoNet-Dynamic和CAMUS数据集上均取得了优异的分割结果。在左心室心内膜分割任务中，MSV-Mamba在两个数据集上分别达到了95.01和93.36的Dice系数，在左心室心外膜分割任务中，分别达到了87.35和87.80的Dice系数。与现有最佳模型相比，MSV-Mamba的性能提升了0.54%到1.11%。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于临床超声心动图的自动分析，辅助医生进行心脏疾病的诊断和治疗。通过提高分割精度，可以更准确地测量心脏各腔室的容积和功能指标，为临床决策提供更可靠的依据。未来，该技术有望集成到便携式超声设备中，实现床旁快速诊断。
📄 摘要（原文）
Ultrasound imaging frequently encounters challenges, such as those related to elevated noise levels, diminished spatiotemporal resolution, and the complexity of anatomical structures. These factors significantly hinder the model's ability to accurately capture and analyze structural relationships and dynamic patterns across various regions of the heart. Mamba, an emerging model, is one of the most cutting-edge approaches that is widely applied to diverse vision and language tasks. To this end, this paper introduces a U-shaped deep learning model incorporating a large-window Mamba scale (LMS) module and a hierarchical feature fusion approach for echocardiographic segmentation. First, a cascaded residual block serves as an encoder and is employed to incrementally extract multiscale detailed features. Second, a large-window multiscale mamba module is integrated into the decoder to capture global dependencies across regions and enhance the segmentation capability for complex anatomical structures. Furthermore, our model introduces auxiliary losses at each decoder layer and employs a dual attention mechanism to fuse multilayer features both spatially and across channels. This approach enhances segmentation performance and accuracy in delineating complex anatomical structures. Finally, the experimental results using the EchoNet-Dynamic and CAMUS datasets demonstrate that the model outperforms other methods in terms of both accuracy and robustness. For the segmentation of the left ventricular endocardium (${LV}{endo}$), the model achieved optimal values of 95.01 and 93.36, respectively, while for the left ventricular epicardium (${LV}{epi}$), values of 87.35 and 87.80, respectively, were achieved. This represents an improvement ranging between 0.54 and 1.11 compared with the best-performing model.