A Multimodal Feature Distillation with Mamba-Transformer Network for Brain Tumor Segmentation with Incomplete Modalities

📄 arXiv: 2404.14019v2 📥 PDF

作者: Ming Kang, Fung Fung Ting, Shier Nee Saw, Raphaël C. -W. Phan, Zongyuan Ge, Chee-Ming Ting

分类: cs.CV, eess.SP, stat.AP

发布日期: 2024-04-22 (更新: 2026-01-23)

备注: 14 pages, 5 figures

💡 一句话要点

提出多模态特征蒸馏方法解决脑肿瘤分割中的模态缺失问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 脑肿瘤分割 多模态特征蒸馏 Mamba-Transformer 医学影像分析 模态缺失 深度学习 特征增强 跨模态融合

📋 核心要点

  1. 现有脑肿瘤分割方法依赖多模态MRI图像，缺失模态会导致性能显著下降。
  2. 提出MMTSeg框架，通过多模态特征蒸馏和单模态特征增强，处理模态缺失问题。
  3. 在BraTS 2018和BraTS 2020数据集上，MMTSeg显著提升了分割性能，超越了现有方法。

📝 摘要（中文）

现有的脑肿瘤分割方法通常依赖多种磁共振成像（MRI）模态进行分割，以获得更好的性能。然而，在临床应用中，由于资源限制，某些模态常常缺失，导致依赖完整模态的分割方法性能显著下降。本文提出了一种基于Mamba-Transformer混合网络的多模态特征蒸馏方法（MMTSeg），旨在实现缺失模态情况下的准确脑肿瘤分割。我们首先利用多模态特征蒸馏模块将特征级别的多模态知识蒸馏到不同的单模态中，以提取完整的模态信息。接着，开发了单模态特征增强模块，以建模全局和局部信息之间的语义关系。最后，构建了跨模态融合模块，以显式对齐模态间的全局相关性，即使某些模态缺失。实验结果表明，MMTSeg在BraTS 2018和BraTS 2020数据集上优于现有最先进的方法。

🔬 方法详解

问题定义：本文解决的具体问题是脑肿瘤分割中由于模态缺失导致的性能下降。现有方法通常依赖完整的多模态数据进行分割，缺失模态会显著影响分割效果。

核心思路：论文的核心思路是通过多模态特征蒸馏，将多模态知识转化为单模态信息，从而在模态缺失的情况下仍能提取有效特征。设计中强调了全局与局部信息的语义关系建模。

技术框架：整体架构包括三个主要模块：多模态特征蒸馏模块（MFD）、单模态特征增强模块（UFE）和跨模态融合模块（CMF）。MFD用于提取完整模态信息，UFE增强特征表达，CMF则对齐模态间的全局相关性。

关键创新：最重要的技术创新在于结合了Mamba-Transformer架构，能够动态捕捉长距离依赖和全局语义信息，显著提升了复杂空间上下文的处理能力。

关键设计：采用边界损失函数作为分割损失，旨在最小化边界差异。此外，Mamba-Transformer模块的设计使得特征在UFE和CMF模块中得以精细化处理，提升了模型的整体性能。

📊 实验亮点

在BraTS 2018和BraTS 2020数据集上的实验结果显示，MMTSeg在模态缺失情况下的分割性能显著优于现有最先进的方法，具体提升幅度达到XX%（具体数据需根据实验结果填写），验证了所提方法的有效性和实用性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括医学影像分析、临床诊断支持系统和自动化手术辅助等。通过提高脑肿瘤分割的准确性，能够为医生提供更可靠的决策支持，进而改善患者的治疗效果。未来，该方法还可扩展到其他医学影像任务中，具有广泛的实际价值。

📄 摘要（原文）

Existing brain tumor segmentation methods usually utilize multiple Magnetic Resonance Imaging (MRI) modalities in brain tumor images for segmentation, which can achieve better segmentation performance. However, in clinical applications, some modalities are often missing due to resource constraints, resulting in significant performance degradation for methods that rely on complete modality segmentation. In this paper, we propose a Multimodal feature distillation with Mamba-Transformer hybrid network (MMTSeg) for accurate brain tumor segmentation with missing modalities. We first employ a Multimodal Feature Distillation (MFD) module to distill feature-level multimodal knowledge into different unimodalities to extract complete modality information. We further develop an Unimodal Feature Enhancement (UFE) module to model the semantic relationship between global and local information. Finally, we built a Cross-Modal Fusion (CMF) module to explicitly align the global correlations across modalities, even when some modalities are missing. Complementary features within and across modalities are refined by the Mamba-Transformer hybrid architectures in both the UFE and CMF modules, dynamically capturing long-range dependencies and global semantic information for complex spatial contexts. A boundary-wise loss function is employed as the segmentation loss of the proposed MMTSeg to minimize boundary discrepancies for a distance-based metric. Our ablation study demonstrates the importance of the proposed feature enhancement and fusion modules in the proposed network and the Transformer with Mamba block for improving the performance of brain tumor segmentation with missing modalities. Extensive experiments on the BraTS 2018 and BraTS 2020 datasets demonstrate that the proposed MMTSeg framework outperforms state-of-the-art methods when modalities are missing.