論文の概要: Generalist Vision Foundation Models for Medical Imaging: A Case Study of
Segment Anything Model on Zero-Shot Medical Segmentation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.12637v2
- Date: Mon, 5 Jun 2023 11:19:28 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-07 01:47:12.712652
- Title: Generalist Vision Foundation Models for Medical Imaging: A Case Study of
Segment Anything Model on Zero-Shot Medical Segmentation
- Title（参考訳）: 医用画像のためのジェネリストビジョン基礎モデル:ゼロショット・メディカル・セグメンテーションにおけるセグメンテーションモデルの一事例
- Authors: Peilun Shi, Jianing Qiu, Sai Mu Dalike Abaxi, Hao Wei, Frank P.-W. Lo,
Wu Yuan
- Abstract要約: 9つの医用画像セグメンテーションベンチマークにおいて,定量および定性的ゼロショットセグメンテーションの結果を報告する。
本研究は,医用画像における一般視基盤モデルの汎用性を示すものである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.547422331445511
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: In this paper, we examine the recent Segment Anything Model (SAM) on medical
images, and report both quantitative and qualitative zero-shot segmentation
results on nine medical image segmentation benchmarks, covering various imaging
modalities, such as optical coherence tomography (OCT), magnetic resonance
imaging (MRI), and computed tomography (CT), as well as different applications
including dermatology, ophthalmology, and radiology. Those benchmarks are
representative and commonly used in model development. Our experimental results
indicate that while SAM presents remarkable segmentation performance on images
from the general domain, its zero-shot segmentation ability remains restricted
for out-of-distribution images, e.g., medical images. In addition, SAM exhibits
inconsistent zero-shot segmentation performance across different unseen medical
domains. For certain structured targets, e.g., blood vessels, the zero-shot
segmentation of SAM completely failed. In contrast, a simple fine-tuning of it
with a small amount of data could lead to remarkable improvement of the
segmentation quality, showing the great potential and feasibility of using
fine-tuned SAM to achieve accurate medical image segmentation for a precision
diagnostics. Our study indicates the versatility of generalist vision
foundation models on medical imaging, and their great potential to achieve
desired performance through fine-turning and eventually address the challenges
associated with accessing large and diverse medical datasets in support of
clinical diagnostics.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,最近の医学画像におけるsegment anything model(sam)について検討し,光コヒーレンス断層撮影(oct),磁気共鳴画像(mri),ct(ct)など,9つの医用画像セグメンテーションベンチマークの定量的・定性的ゼロショットセグメンテーション結果と,皮膚科,眼科,放射線学の異なる応用について報告する。
これらのベンチマークは代表的であり、モデル開発でよく使われる。
実験の結果,SAMは一般領域の画像に対して顕著なセグメンテーション性能を示すが,そのゼロショットセグメンテーション能力は,医用画像などの分布外画像に制限されている。
さらにSAMは、異なる未知の医療領域にわたる一貫性のないゼロショットセグメンテーション性能を示す。
血管などの特定の構造的標的に対して、SAMのゼロショットセグメンテーションは完全に失敗した。
対照的に、少量のデータで簡単な微調整を行うことで、セグメンテーションの品質が著しく向上し、精密診断のための正確な医用画像セグメンテーションを実現するために微調整SAMを使用することの大きな可能性と実現可能性を示す。
本研究は, 医用画像における汎用的ビジョン基盤モデルの有用性と, 臨床診断支援のため, 大規模・多種多様な医療データセットへのアクセスに関わる課題に対処する上で, 望まれるパフォーマンスを実現する大きな可能性を示すものである。
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