論文の概要: Customized Segment Anything Model for Medical Image Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.13785v1
• Date: Wed, 26 Apr 2023 19:05:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-28 15:21:03.806009
• Title: Customized Segment Anything Model for Medical Image Segmentation
• Title（参考訳）: 医用画像分割のためのsegment anythingモデル
• Authors: Kaidong Zhang and Dong Liu
• Abstract要約: 我々は,大規模画像分割モデルであるSAM(Segment Anything Model)に基づいて,医用画像分割のための大規模モデルをカスタマイズする新たな研究パラダイムを探求する。 SAMedは、SAMイメージエンコーダにローランクベース(LoRA)ファインタニング戦略を適用し、ラベル付き医用画像セグメンテーションデータセットにプロンプトエンコーダとマスクデコーダを併用する。 我々の訓練されたSAMedモデルは,最先端の手法に匹敵する医用画像のセマンティックセグメンテーションを実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.423982526879582
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose SAMed, a general solution for medical image segmentation. Different from the previous methods, SAMed is built upon the large-scale image segmentation model, Segment Anything Model (SAM), to explore the new research paradigm of customizing large-scale models for medical image segmentation. SAMed applies the low-rank-based (LoRA) finetuning strategy to the SAM image encoder and finetunes it together with the prompt encoder and the mask decoder on labeled medical image segmentation datasets. We also observe the warmup finetuning strategy and the AdamW optimizer lead SAMed to successful convergence and lower loss. Different from SAM, SAMed could perform semantic segmentation on medical images. Our trained SAMed model achieves 81.88 DSC and 20.64 HD on the Synapse multi-organ segmentation dataset, which is on par with the state-of-the-art methods. We conduct extensive experiments to validate the effectiveness of our design. Since SAMed only updates a small fraction of the SAM parameters, its deployment cost and storage cost are quite marginal in practical usage. The code of SAMed is available at https://github.com/hitachinsk/SAMed.
• Abstract（参考訳）: 医療画像セグメンテーションのための一般的なソリューションであるSAMedを提案する。 従来の方法とは違って,SAMedは大規模画像分割モデルであるSAMment Anything Model(Segment Anything Model)に基づいて,医用画像分割のための大規模モデルをカスタマイズする新たな研究パラダイムを探求する。 SAMedは、SAMイメージエンコーダにローランクベース(LoRA)ファインタニング戦略を適用し、ラベル付き医用画像セグメンテーションデータセットにプロンプトエンコーダとマスクデコーダを併用する。 また,AdamWオプティマイザリードとウォームアップ微調整戦略も観察し,収束と損失低減に寄与した。 SAMと異なり、SAMedは医療画像のセマンティックセグメンテーションを行うことができる。 訓練されたSAMedモデルでは,Synapseのマルチオーガニックセグメンテーションデータセット上で,81.88 DSCと20.64 HDを実現している。 設計の有効性を検証するための広範な実験を行う。 SAMedはSAMパラメータのごく一部しか更新しないため、そのデプロイコストとストレージコストは実用的には極めて少ない。 SAMedのコードはhttps://github.com/hitachinsk/SAMedで公開されている。

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