論文の概要: Input Augmentation with SAM: Boosting Medical Image Segmentation with Segmentation Foundation Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.11332v1
• Date: Sat, 22 Apr 2023 07:11:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-25 19:07:02.748786
• Title: Input Augmentation with SAM: Boosting Medical Image Segmentation with Segmentation Foundation Model
• Title（参考訳）: SAMによる入力増強:Segmentation Foundation Modelによる医用画像分割の促進
• Authors: Yizhe Zhang, Tao Zhou, Peixian Liang, Danny Z. Chen
• Abstract要約: Segment Anything Model (SAM) はコンピュータビジョンタスクのための汎用セグメンテーションのための大規模モデルである。 SAMは100万枚の画像と10億枚以上のマスクを使って訓練され、自然の風景画像に広範囲のオブジェクトのセグメンテーション結果を生成することができる。 本報告では,SAMは医用画像の高品質なセグメンテーションを提供していないが,その生成マスク,特徴,安定性スコアは,より優れた医用画像セグメンテーションモデルの構築と訓練に有用であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.26198831167993
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The Segment Anything Model (SAM) is a recently developed large model for general-purpose segmentation for computer vision tasks. SAM was trained using 11 million images with over 1 billion masks and can produce segmentation results for a wide range of objects in natural scene images. SAM can be viewed as a general perception model for segmentation (partitioning images into semantically meaningful regions). Thus, how to utilize such a large foundation model for medical image segmentation is an emerging research target. This paper shows that although SAM does not immediately give high-quality segmentation for medical images, its generated masks, features, and stability scores are useful for building and training better medical image segmentation models. In particular, we demonstrate how to use SAM to augment image inputs for a commonly-used medical image segmentation model (e.g., U-Net). Experiments on two datasets show the effectiveness of our proposed method.
• Abstract（参考訳）: Segment Anything Model (SAM) はコンピュータビジョンタスクのための汎用セグメンテーションのための大規模モデルである。 SAMは100万枚の画像と10億枚以上のマスクを使って訓練され、自然の風景画像に広範囲のオブジェクトのセグメンテーション結果を生成することができる。 SAMは、セグメンテーション(イメージを意味のある領域に分割する)の一般的な知覚モデルと見なすことができる。 このように、医療画像セグメンテーションにこのような大きな基盤モデルを利用する方法が、新たな研究対象となっている。 本報告では,samは医用画像の高品質セグメンテーションを直ちに提供していないが,生成したマスク,特徴,安定性スコアは医用画像セグメンテーションモデルの構築と訓練に有用であることを示す。 特に,一般に用いられている医用画像分割モデル(U-Netなど)のイメージ入力をSAMで拡張する方法を示す。 2つのデータセットを用いた実験により,提案手法の有効性を示す。

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