論文の概要: Segment Anything in Medical Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.12306v1
• Date: Mon, 24 Apr 2023 17:56:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-25 13:47:51.810482
• Title: Segment Anything in Medical Images
• Title（参考訳）: 医用画像におけるセグメンテーション
• Authors: Jun Ma and Bo Wang
• Abstract要約: Segment Any Model (SAM) は自然画像のセグメンテーションに革命をもたらしたが、医療画像のパフォーマンスは限られている。 この研究は、SAMの成功を医療画像に拡張する最初の試みであるMedSAMを提示する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.944673589369447
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Segment anything model (SAM) has revolutionized natural image segmentation, but its performance on medical images is limited. This work presents MedSAM, the first attempt at extending the success of SAM to medical images, with the goal of creating a universal tool for the segmentation of various medical targets. Specifically, we first curate a large-scale medical image dataset, encompassing over 200,000 masks across 11 different modalities. Then, we develop a simple fine-tuning method to adapt SAM to general medical image segmentation. Comprehensive experiments on 21 3D segmentation tasks and 9 2D segmentation tasks demonstrate that MedSAM outperforms the default SAM model with an average Dice Similarity Coefficient (DSC) of 22.5% and 17.6% on 3D and 2D segmentation tasks, respectively. The code and trained model are publicly available at \url{https://github.com/bowang-lab/MedSAM}.
• Abstract（参考訳）: Segment Any Model (SAM) は自然画像のセグメンテーションに革命をもたらしたが、医療画像のパフォーマンスは限られている。 この研究は、SAMの成功を医療画像に拡張する最初の試みであるMedSAMを紹介し、様々な医学的目標のセグメンテーションのための普遍的なツールを作成することを目的としている。 具体的には、11つの異なるモードにわたる20万以上のマスクを含む、大規模な医療画像データセットを最初にキュレートする。 次に,samを一般医用画像セグメンテーションに適用するための簡易な微調整法を開発した。 21の3Dセグメンテーションタスクと9の2Dセグメンテーションタスクに関する総合的な実験により、MedSAMは3Dセグメンテーションタスクでそれぞれ22.5%と17.6%の平均的なDice similarity Coefficient(DSC)でデフォルトSAMモデルより優れていることが示された。 コードとトレーニングされたモデルは、 \url{https://github.com/bowang-lab/MedSAM}で公開されている。

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