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论文信息
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题目：CAMS: Convolution and Attention-Free Mamba-based Cardiac Image Segmentation
CAMS: 基于Mamba的无卷积和无注意力心脏图像分割
作者：Abbas Khan，Muhammad Asad，Martin Benning，Caroline Roney，Gregory Slabaugh
论文创新点
本文提出了一种基于Mamba的无卷积和无自注意力的心脏图像分割网络CAMS-Net，具有以下四个创新点：
无卷积和自注意力的Mamba基网络：作者首次提出了一个不依赖于卷积操作和自注意力机制的Mamba基分割网络CAMS-Net，展示了基于状态空间模型（SSM）的架构在医学图像分割中的潜力。
线性互联分解Mamba（LIFM）块：提出了LIFM块来减少Mamba块的训练参数并增强其决策函数，通过在两个分解的Mamba块之间引入非线性，进一步降低了计算复杂度。
基于Mamba的通道和空间聚合器：作者设计了Mamba通道聚合器（MCA）和Mamba空间聚合器（MSA），分别独立应用于每个编解码器阶段，以提取不同通道和空间位置的信息。
双向权重共享策略：提出了一种双向扫描策略，并结合权重共享，以减少参数数量并提高模型性能，特别是在较小数据集上的有效性。
摘要
卷积神经网络（CNN）和基于Transformer的自注意力模型已成为医学图像分割的标准。本文展示了卷积和自注意力虽然广泛使用，但并非分割任务中唯一有效的方法。打破常规，作者提出了一种无卷积和自注意力的基于Mamba的语义分割网络，名为CAMS-Net。具体来说，作者设计了基于Mamba的通道聚合器和空间聚合器，它们分别独立应用于每个编解码器阶段。通道聚合器提取不同通道之间的信息，空间聚合器学习不同空间位置的特征。作者还提出了一个线性互联的分解Mamba（LIFM）块，通过在两个分解的Mamba块之间引入非线性来降低Mamba块的计算复杂性，并增强其决策函数。作者的模型在CMR和M&Ms-2心脏分割数据集上超越了现有的最先进的CNN、自注意力和基于Mamba的方法，展示了这种创新的、无卷积和自注意力的方法如何激发超越CNN和Transformer范式进一步研究，实现线性复杂度并减少参数数量。源代码和预训练模型将在接收后公开提供。
2. 方法
所提出的无卷积和自注意力分割网络CAMS-Net如图1(a)所示。输入图像被转换为不重叠的2×2块，通过2的因子降低平面空间分辨率，并使用线性嵌入层将特征投影到维度C1=64。它还结合了正弦位置嵌入来编码空间上下文信息，使编码器能够理解图像内不同区域的相对位置。特征在每个编码器阶段也通过2×2平均池化层进行下采样。在下一个编码器阶段和瓶颈中，作者实现了CS-IF模块，允许模型沿通道和空间维度学习更丰富的特征。
在解码器侧，特征在每个阶段通过2×2的双线性插值窗口上采样以匹配输出维度，然后在瓶颈后的第一个阶段后跟CS-IF模块，在所有其他解码器阶段后跟MCA。跳跃连接也在每个编码器-解码器阶段实现，以重用特征并加快收敛。最后，生成一个五类分割图（每个类别一个，LA、RA、LV、RA和背景），然后通过Softmax激活。本节将解释CAMS-Net的组成部分。
3.1. 分解Mamba
受深度卷积神经网络的启发，其中两个3×3卷积滤波器的堆叠具有5×5的有效感受野，作者提出了分解Mamba的思想，这使得决策函数更具辨识力，同时也减少了参数数量。“Mamba块扩展因子”（E）和“SSM状态扩展因子”（D）控制Mamba块的整体复杂度。更具体地说，E使用具有学习权重W1和W2的线性层扩展Mamba块的维度，而D在SSM内投影维度。作者在Mamba块中实现了不同的E和D因子，并分析了它们的计算复杂度，如补充材料中的表1所示。在Mamba块中，大多数参数来自E，D的增加很小。大多数基于Mamba的网络使用默认的SSM和Mamba块扩展，如图1(c)所示，这在计算上是昂贵的，单个Mamba块带来了11,776个可训练参数（对于cin=32和cout=64）。数学上，
3.2. Mamba通道聚合器
3.3. Mamba空间聚合器
3.4. 双向信息学习
3.5. 通道-空间信息融合模块
4. 实验验证
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