論文の概要: SAM: Self-supervised Learning of Pixel-wise Anatomical Embeddings in Radiological Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.02383v3
• Date: Sat, 21 Oct 2023 14:29:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-25 15:26:52.545846
• Title: SAM: Self-supervised Learning of Pixel-wise Anatomical Embeddings in Radiological Images
• Title（参考訳）: SAM: 放射線画像における画素単位の解剖学的埋め込みの自己教師型学習
• Authors: Ke Yan, Jinzheng Cai, Dakai Jin, Shun Miao, Dazhou Guo, Adam P. Harrison, Youbao Tang, Jing Xiao, Jingjing Lu, Le Lu
• Abstract要約: 自己監督型解剖学的eMbedding(SAM)を導入し,ラベルのない画像から本質的な構造を学習する。 SAMは、解剖学的位置または身体部分を記述する各画像ピクセルに対してセマンティック埋め込みを生成する。 2次元および3次元画像モダリティを持つ複数のタスクにおいてSAMの有効性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.582516309813425
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Radiological images such as computed tomography (CT) and X-rays render anatomy with intrinsic structures. Being able to reliably locate the same anatomical structure across varying images is a fundamental task in medical image analysis. In principle it is possible to use landmark detection or semantic segmentation for this task, but to work well these require large numbers of labeled data for each anatomical structure and sub-structure of interest. A more universal approach would learn the intrinsic structure from unlabeled images. We introduce such an approach, called Self-supervised Anatomical eMbedding (SAM). SAM generates semantic embeddings for each image pixel that describes its anatomical location or body part. To produce such embeddings, we propose a pixel-level contrastive learning framework. A coarse-to-fine strategy ensures both global and local anatomical information are encoded. Negative sample selection strategies are designed to enhance the embedding's discriminability. Using SAM, one can label any point of interest on a template image and then locate the same body part in other images by simple nearest neighbor searching. We demonstrate the effectiveness of SAM in multiple tasks with 2D and 3D image modalities. On a chest CT dataset with 19 landmarks, SAM outperforms widely-used registration algorithms while only taking 0.23 seconds for inference. On two X-ray datasets, SAM, with only one labeled template image, surpasses supervised methods trained on 50 labeled images. We also apply SAM on whole-body follow-up lesion matching in CT and obtain an accuracy of 91%. SAM can also be applied for improving image registration and initializing CNN weights.
• Abstract（参考訳）: CT(Computed tomography)やX線などの放射線画像は、固有の構造を持つ解剖学を反映している。 様々な画像にまたがる同じ解剖学的構造を確実に特定できることは、医用画像解析の基本的な課題である。 原則として、このタスクにランドマーク検出やセマンティックセグメンテーションを使用することは可能だが、うまく機能するためには、各解剖学的構造とサブ構造に対する大量のラベル付きデータが必要である。 より普遍的なアプローチは、ラベルのない画像から本質的な構造を学ぶだろう。 我々は,自制解剖学eMbedding (SAM) と呼ばれるアプローチを導入する。 SAMは、解剖学的位置または身体部分を記述する各画像ピクセルに対してセマンティック埋め込みを生成する。 このような埋め込みを生成するために,画素レベルのコントラスト学習フレームワークを提案する。 粗大な戦略により、グローバルとローカルの両方の解剖情報が符号化される。 負のサンプル選択戦略は埋め込みの判別性を高めるために設計されている。 SAMを使用すると、テンプレート画像に任意の関心点をラベル付けし、簡単な近接探索によって他の画像の同じ身体部分を見つけることができる。 2次元および3次元画像モダリティを持つ複数のタスクにおいてSAMの有効性を示す。 19のランドマークを持つ胸部CTデータセットでは、SAMは広く使われている登録アルゴリズムより優れており、推論には0.23秒しかかからない。 2つのx線データセットでは、1つのラベル付きテンプレートイメージを持つsamが、50のラベル付きイメージでトレーニングされた教師付きメソッドを上回っている。 また,CTの全身追跡病変マッチングにもSAMを適用し,91%の精度を得た。 SAMは画像登録の改善やCNNウェイトの初期化にも利用できる。

関連論文リスト

• CycleSAM: One-Shot Surgical Scene Segmentation using Cycle-Consistent Feature Matching to Prompt SAM [2.9500242602590565]
  CycleSAMは、テスト時にトレーニングイメージマスクペアを使用してワンショットの手術シーンセグメンテーションを行うアプローチである。 手術画像に事前訓練されたResNet50エンコーダを自己教師方式で採用し,高いラベル効率を維持する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-09T12:08:07Z)
• SAME++: A Self-supervised Anatomical eMbeddings Enhanced medical image registration framework using stable sampling and regularized transformation [19.683682147655496]
  本研究では,自己監督型解剖学的eMbeddingアルゴリズムを用いて,非教師付き3次元医用画像登録のための高速かつ高精度な手法を提案する。 我々は、画像登録をアフィン変換、粗い変形、深度非パラメトリック変換、インスタンス最適化の4つのステップに分割するアプローチSAM-Enhanced registration (SAME++) を命名した。 完全な登録フレームワークとして、Mate++はDiceスコアの点で、リードメソッドの4.2%$ - 8.2%$を著しく上回っている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-25T10:11:04Z)
• Multi-Prompt Fine-Tuning of Foundation Models for Enhanced Medical Image Segmentation [10.946806607643689]
  Segment Anything Model (SAM) は、自然画像セグメンテーションの革命的進歩を導入した強力な基礎モデルである。 本研究では,SAMのイメージ毎に複数のプロンプトをバンドルして処理する機能を活用した,新しい微調整フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-03T19:05:00Z)
• MA-SAM: Modality-agnostic SAM Adaptation for 3D Medical Image Segmentation [58.53672866662472]
  我々はMA-SAMと命名されたモダリティに依存しないSAM適応フレームワークを提案する。 本手法は,重量増加のごく一部だけを更新するためのパラメータ効率の高い微調整戦略に根ざしている。 画像エンコーダのトランスバータブロックに一連の3Dアダプタを注入することにより,事前学習した2Dバックボーンが入力データから3次元情報を抽出することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-16T02:41:53Z)
• SamDSK: Combining Segment Anything Model with Domain-Specific Knowledge for Semi-Supervised Learning in Medical Image Segmentation [27.044797468878837]
  Segment Anything Model (SAM)は、自然画像に広範囲のオブジェクトを分割する機能を示す。 本稿では、SAMとドメイン固有の知識を組み合わせて、ラベルなし画像の信頼性の高い利用法を提案する。 本研究は,医用画像セグメンテーションのための半教師あり学習の新たな方向性を創出する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-26T04:46:10Z)
• Self-Supervised Correction Learning for Semi-Supervised Biomedical Image Segmentation [84.58210297703714]
  半教師付きバイオメディカルイメージセグメンテーションのための自己教師付き補正学習パラダイムを提案する。 共有エンコーダと2つの独立デコーダを含むデュアルタスクネットワークを設計する。 異なるタスクのための3つの医用画像分割データセットの実験により,本手法の優れた性能が示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-12T08:19:46Z)
• PCRLv2: A Unified Visual Information Preservation Framework for Self-supervised Pre-training in Medical Image Analysis [56.63327669853693]
  本稿では,ピクセルレベルの情報を高レベルなセマンティクスに明示的にエンコードするための画素復元タスクを提案する。 また,画像理解を支援する強力なツールであるスケール情報の保存についても検討する。 提案されている統合SSLフレームワークは、さまざまなタスクで自己管理されたフレームワークを超越している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-02T17:47:27Z)
• Two-Stream Graph Convolutional Network for Intra-oral Scanner Image Segmentation [133.02190910009384]
  本稿では,2ストリームグラフ畳み込みネットワーク(TSGCN)を提案する。 TSGCNは3次元歯(表面)セグメンテーションにおいて最先端の方法よりも優れています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-19T10:41:09Z)
• Self-Supervised Multi-Modal Alignment for Whole Body Medical Imaging [70.52819168140113]
  我々は、英国バイオバンクの2万名以上の被験者のデータセットを使用し、全体Dixon法磁気共鳴法(MR)スキャンとデュアルエネルギーX線吸収率法(DXA)スキャンを併用した。 マルチモーダル画像マッチングコントラストフレームワークを導入し、同一対象の異なるモダリティスキャンを高精度にマッチングすることができる。 適応がなければ、この対照的なトレーニングステップで学習した対応が、自動クロスモーダルスキャン登録の実行に利用できることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-14T12:35:05Z)
• Semantic Segmentation with Generative Models: Semi-Supervised Learning and Strong Out-of-Domain Generalization [112.68171734288237]
  本論文では,画像とラベルの再生モデルを用いた識別画素レベルのタスクのための新しいフレームワークを提案する。 我々は,共同画像ラベルの分布を捕捉し,未ラベル画像の大規模な集合を用いて効率的に訓練する生成的対向ネットワークを学習する。 ドメイン内性能をいくつかのベースラインと比較し,ドメイン外一般化を極端に示す最初の例である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-12T21:41:25Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。