本篇分享 TMI 2025 论文Zig-RiR: Zigzag RWKV-in-RWKV for Efficient Medical Image Segmentation，提出一种新颖的医疗图像分割模型 Zigzag RWKV-in-RWKV (Zig-RiR)，可用于精准分割二维、三维的医疗图像。

文章链接：https://ieeexplore.ieee.org/document/10969076
项目链接：https://github.com/txchen-USTC/Zig-RiR

1. 亮点直击

本文提出了一种新颖的医疗图像分割模型 Zigzag RWKV-in-RWKV (Zig-RiR)，可用于精准分割二维、三维的医疗图像，其核心亮点包括：

线性复杂度：通过引入RWKV模型的思想，实现了长距离建模的线性计算复杂度，显著提升了效率。

全局与局部特征兼顾：采用嵌套结构（Outer和Inner RWKV块）分别捕捉全局和局部特征，同时保持空间连续性。

高效性与轻量化：在高分辨率（1024 × 1024）医疗图像上测试时，速度比现有最先进方法快14.4倍，GPU内存使用减少89.5%。

2. 解决的问题

当前主流的基于CNN和Transformer结构的医疗图像分割模型存在以下问题：

计算复杂度高：Transformer的自注意力机制导致二次方级别的计算复杂度，限制了模型在高分辨率图像上的应用。

局部特征探索不足：直接应用Vision-RWKV模型时，对局部特征的提取能力较弱，且空间连续性被破坏。

效率与精度权衡困难：现有方法难以在保持高精度的同时实现高效推理。

3. 提出的方法

为解决上述问题，本文提出了 Zigzag RWKV-in-RWKV (Zig-RiR) 模型，具体包括以下创新点：

嵌套结构设计

Outer RWKV块：将局部图像块视为“视觉句子”，用于提取全局信息。

Inner RWKV块：将每个“视觉句子”分解为更小的子块（“视觉单词”），用于进一步探索局部特征，且计算成本极低。

Zigzag-WKV注意力机制

引入一种新的锯齿状扫描机制，在扫描Token时确保空间连续性不遭到破坏。

特征聚合

通过整合“视觉单词”和“视觉句子”的特征，模型能够有效捕捉全局与局部信息，同时保持空间一致性。

4. 实验设置

数据集：实验在四个医疗图像分割数据集（ISIC 2016, ISIC 2018, ACDC, Synapse）上进行，涵盖2D和3D模态。

对比方法：与现有的最先进方法（如基于Transformer和CNN的模型）进行了性能和效率的对比。

测试条件：特别针对高分辨率（1024 × 1024）医疗图像进行了测试，以验证模型在极端场景下的表现。

5. 实验结果

定性结果

在二维ISIC数据集和三维ACDC, Synapse数据集上，Zig-RiR均展现出了明显的精准分割优势。

定量结果

在二维ISIC数据集和三维ACDC, Synapse数据集上，Zig-RiR都表现出极高的分割性能，表明它在提取目标的边界和区域时非常准确。

效率优势

速度提升：相比现有最先进方法，推理速度提高了 14.4倍。
内存优化：在处理1024 × 1024高分辨率图像时，GPU内存使用减少了 89.5%。

结语

Zig-RiR模型通过创新的嵌套结构和锯齿状扫描设计，成功实现了对二维、三维医疗图像的高效率且精准的分割，为该领域提供了先进的解决方案。

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