Fugu-MT 論文翻訳(概要): Accuracy of Segment-Anything Model (SAM) in medical image segmentation tasks

論文の概要: Accuracy of Segment-Anything Model (SAM) in medical image segmentation tasks

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.09324v2
Date: Thu, 27 Apr 2023 22:41:34 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-05-01 16:32:12.895374
Title: Accuracy of Segment-Anything Model (SAM) in medical image segmentation tasks
Title（参考訳）: 医用画像分割作業におけるSegment-Anything Model(SAM)の精度
Authors: Sheng He, Rina Bao, Jingpeng Li, P. Ellen Grant, Yangming Ou
Abstract要約: 画像セグメンテーションの基本モデルとして, SAM ( segment-anything model) を導入した。 1100万枚の自然画像から10億枚以上のマスクを使って訓練された。医療画像の再トレーニングを行わないSAMは,U-Netや他の深層学習モデルほど正確ではないことがわかった。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8899300124593648
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: The segment-anything model (SAM), was introduced as a fundamental model for segmenting images. It was trained using over 1 billion masks from 11 million natural images. The model can perform zero-shot segmentation of images by using various prompts such as masks, boxes, and points. In this report, we explored (1) the accuracy of SAM on 12 public medical image segmentation datasets which cover various organs (brain, breast, chest, lung, skin, liver, bowel, pancreas, and prostate), image modalities (2D X-ray, histology, endoscropy, and 3D MRI and CT), and health conditions (normal, lesioned). (2) if the computer vision foundational segmentation model SAM can provide promising research directions for medical image segmentation. We found that SAM without re-training on medical images does not perform as accurately as U-Net or other deep learning models trained on medical images.
Abstract（参考訳）: segment-anything model (SAM) は、画像のセグメント化の基本モデルとして導入された。 1100万枚の自然画像から10億枚以上のマスクを使って訓練された。このモデルは、マスク、ボックス、ポイントなどの様々なプロンプトを使用して、画像のゼロショットセグメンテーションを実行することができる。本報告では, 各種臓器(脳, 胸, 胸, 肺, 皮膚, 肝臓, 腸, 膵臓, 前立腺), 画像モダリティ(2d x線, 組織学, 内臓, および3d mri, ct) および健康状態(正常, 病変)をカバーする12の医療画像分割データセットにおけるsamの精度について検討した。 2)コンピュータビジョン基礎セグメンテーションモデルSAMが医療画像セグメンテーションに有望な研究方向を提供できる場合。医療画像の再トレーニングを行わないSAMは,U-Netや他の深層学習モデルほど正確ではないことがわかった。

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