論文の概要: SAMM (Segment Any Medical Model): A 3D Slicer Integration to SAM
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.05622v2
- Date: Sat, 20 May 2023 02:13:31 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-24 03:22:17.566928
- Title: SAMM (Segment Any Medical Model): A 3D Slicer Integration to SAM
- Title（参考訳）: SAMM(Segment Any Medical Model):SAMへの3Dスライダ統合
- Authors: Yihao Liu, Jiaming Zhang, Zhangcong She, Amir Kheradmand and Mehran
Armand
- Abstract要約: Segment Anything Model (SAM)は、最も大きなセグメンテーションデータセットでトレーニングされた新しいイメージセグメンテーションツールである。
3次元スライダにおけるSAMの拡張であるSegment Any Medical Model (SAMM)を紹介する。
SAMMは完全なサイクルの0.6秒のレイテンシを実現し、ほぼリアルタイムで画像マスクを推測できる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.684219764986725
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The Segment Anything Model (SAM) is a new image segmentation tool trained
with the largest available segmentation dataset. The model has demonstrated
that, with efficient prompting, it can create high-quality, generalized masks
for image segmentation. However, the performance of the model on medical images
requires further validation. To assist with the development, assessment, and
application of SAM on medical images, we introduce Segment Any Medical Model
(SAMM), an extension of SAM on 3D Slicer - an open-source image processing and
visualization software extensively used by the medical imaging community. This
open-source extension to 3D Slicer and its demonstrations are posted on GitHub
(https://github.com/bingogome/samm). SAMM achieves 0.6-second latency of a
complete cycle and can infer image masks in nearly real-time.
- Abstract（参考訳）: Segment Anything Model (SAM)は、最も大きなセグメンテーションデータセットでトレーニングされた新しいイメージセグメンテーションツールである。
このモデルは、効率的なプロンプトにより、画像セグメンテーションのための高品質な一般化マスクを作成することができることを示した。
しかし,医療画像におけるモデルの性能にはさらなる検証が必要である。
医療画像におけるSAMの開発,評価,応用を支援するため,医療画像コミュニティが広く使用しているオープンソースの画像処理および可視化ソフトウェアである3Dスライダ上のSAMの拡張であるSegment Any Medical Model (SAMM)を紹介した。
3D Slicerのオープンソース拡張とそのデモはGitHubに投稿されている(https://github.com/bingogome/samm)。
SAMMは完全なサイクルの0.6秒のレイテンシを実現し、ほぼリアルタイムで画像マスクを推測できる。
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