HilbertMamba: 초음파 영상에서 자궁근종 분할을 위한 지역-전역 상호 네트워크

자궁근종의 정기적인 검사와 조기 발견은 잠재적인 악성 변이를 예방하고 적시에 생명을 구하는 개입을 보장하는 데 매우 중요합니다. 이를 위해 우리는 자궁근종 분할(Uterine Fibroid Ultrasound Video, UFUV)을 위한 첫 번째 초음파 영상 데이터셋을 수집하고 주석화하였습니다. 이 데이터셋에는 100개의 영상이 포함되어 있습니다. 또한, 비효율적인 노이즈 주변 조직과 목표 병변 영역을 구분하는 데 중요한 장기 시간적 맥락을 효과적으로 전달하기 위한 Local-Global Reciprocal Network (LGRNet)를 제안합니다. 특히, Cyclic Neighborhood Propagation (CNP) 방법이 도입되어 프레임 간 국소 시간적 맥락을 순환 방식으로 전달합니다. 더불어, 전역 시간적 맥락을 집계하기 위해 각 프레임을 프레임 병목 쿼리의 집합으로 축약하고, Hilbert Selective Scan (HilbertSS) 방법을 설계하여 효율적으로 각 프레임을 경로 연결하면서 지역 편향성을 유지합니다. 그런 다음 분산 계층이 사용되어 전역 맥락을 재전달하여 상호 정교화를 수행합니다. UFUV 및 세 개의 공개 Video Polyp Segmentation (VPS) 데이터셋에서 수행된 광범위한 실험 결과는 기존 최신 분할 방법보다 일관된 개선점을 보여주며, LGRNet의 효과성과 다용도성을 입증합니다. 코드, 체크포인트, 및 데이터셋은 https://github.com/bio-mlhui/LGRNet에서 이용 가능합니다.