winner_liuhuan的博客

UNet及其变体已成功地应用于医学图像分割中，并取得了较好的效果.然而，这些模型，尤其是基于Transformer架构的模型，由于其大量参数和计算负载而带来了挑战，使得它们不适合移动的健康应用。最近，以Mamba为代表的状态空间模型（SSM）已经成为CNN和Transformer架构的竞争性替代方案。在此基础上，我们在UNet中使用了Mamba作为CNN和Transformer的轻量级替代品，旨在解决真实的医疗环境中计算资源限制所带来的挑战。