論文の概要: Medical SAM Adapter: Adapting Segment Anything Model for Medical Image Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.12620v7
• Date: Fri, 29 Dec 2023 03:40:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-03 02:46:50.044980
• Title: Medical SAM Adapter: Adapting Segment Anything Model for Medical Image Segmentation
• Title（参考訳）: 医用samアダプタ : 医用画像分割のためのsegment anythingモデルの適用
• Authors: Junde Wu and Wei Ji and Yuanpei Liu and Huazhu Fu and Min Xu and Yanwu Xu and Yueming Jin
• Abstract要約: Segment Anything Model (SAM)は画像セグメンテーションの分野で最近人気を集めている。 近年の研究では、SAMは医用画像のセグメンテーションにおいて過小評価されている。 ドメイン固有の医療知識をセグメンテーションモデルに組み込んだ医療SAMアダプタ(Med-SA)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.770805270588625
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The Segment Anything Model (SAM) has recently gained popularity in the field of image segmentation due to its impressive capabilities in various segmentation tasks and its prompt-based interface. However, recent studies and individual experiments have shown that SAM underperforms in medical image segmentation, since the lack of the medical specific knowledge. This raises the question of how to enhance SAM's segmentation capability for medical images. In this paper, instead of fine-tuning the SAM model, we propose the Medical SAM Adapter (Med-SA), which incorporates domain-specific medical knowledge into the segmentation model using a light yet effective adaptation technique. In Med-SA, we propose Space-Depth Transpose (SD-Trans) to adapt 2D SAM to 3D medical images and Hyper-Prompting Adapter (HyP-Adpt) to achieve prompt-conditioned adaptation. We conduct comprehensive evaluation experiments on 17 medical image segmentation tasks across various image modalities. Med-SA outperforms several state-of-the-art (SOTA) medical image segmentation methods, while updating only 2\% of the parameters. Our code is released at https://github.com/KidsWithTokens/Medical-SAM-Adapter.
• Abstract（参考訳）: Segment Anything Model (SAM) は、画像セグメンテーションの分野で、様々なセグメンテーションタスクやプロンプトベースのインタフェースにおいて印象的な機能によって最近人気を集めている。 しかし、最近の研究や個人実験により、SAMは医学的な特定の知識が欠如しているため、医療画像のセグメンテーションにおいて不十分であることが示されている。 これにより、医療画像におけるSAMのセグメンテーション能力の強化に関する疑問が提起される。 本稿では,samモデルを微調整する代わりに,領域固有の医学知識を,軽量かつ効果的な適応手法を用いてセグメンテーションモデルに組み込む医療用samアダプタ(med-sa)を提案する。 Med-SAでは,3次元医用画像に2次元SAMを適応させる空間深度変換(SD-Trans)と,即時適応を実現するハイパープロンプト適応(HyP-Adpt)を提案する。 各種画像モダリティを対象とした17の医用画像分割作業に関する総合評価実験を行った。 Med-SAは、パラメータのわずか2%を更新しながら、いくつかの最先端(SOTA)医療画像セグメンテーション法より優れている。 私たちのコードはhttps://github.com/KidsWithTokens/Medical-SAM-Adapterでリリースされています。

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