基于Mamba的医学图像分割：挑战与改进方案
# 探索基于Mamba的医学图像分割：现状与前沿成果
在医学图像分割领域，基于CNN和Transformer的方法虽取得了不少进展，但仍面临诸多挑战。CNN，
这个在图像处理中久负盛名的架构，却在长距离建模能力上有所欠缺。想象一下，在处理复杂的医学图像
时，某些重要的特征可能分布在图像的不同角落，CNN难以很好地捕捉它们之间的长距离联系。
而Transformer呢，虽在自然语言处理领域大放异彩，但其二次计算复杂度却成了制约它在医学图
像分割领域广泛应用的“绊脚石”。在医学图像数据量庞大的情况下，这种高复杂度计算无疑会消耗大量资
源，增加计算成本。
这时，Mamba的出现给这个领域带来了新的曙光。Mamba的设计堪称巧妙，它允许模型在保持线性计
算复杂度的同时，还能够有效地捕捉长距离的依赖关系。这就好比为医学图像分割找到了一种“高效且精
准”的新工具。基于Mamba的医学图像分割方法，能够将CNN强大的局部特征提取能力与Transformer的全局
上下文理解能力相结合，如此一来，在处理医学图像中那些复杂的结构和模式时，就更加得心应手了。
以上海交通大学提出的VM - UNet为例，它可谓是这一领域的先锋。VM - UNet作为首个将Mamba结
构融入UNet的模型，有着独特的设计。它引入了视觉态空间（VSS）块作为基础块，这个VSS块就像是一个“信
息捕捉器”，能够捕捉广泛的上下文信息。同时，VM - UNet构建了一个非对称的编码器 - 解码器结构，这
种结构让模型在处理图像时更加灵活高效。
从实际效果来看，VM - UNet在ISIC17、ISIC18和Synapse等数据集上的表现令人瞩目，成功超越了U
Net++/UNet v2等当时的SOTA模型。下面我们简单看一下VSS块的代码示例（这里只是简化示意，实际代码
会更复杂）：
```python
import torch
import torch.nn as nn
class VSSBlock(nn.Module):
def __init__(self, in_channels, out_channels):
super(VSSBlock, self).__init__()
self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size = 3, padding =
1)
self.relu = nn.ReLU(inplace = True)
self.conv2 = nn.Conv2d(out_channels, out_channels, kernel_size = 3, padding
= 1)
def forward(self, x):
out = self.conv1(x)
out = self.relu(out)
out = self.conv2(out)
