論文の概要: Exploring the Zero-Shot Capabilities of the Segment Anything Model (SAM) in 2D Medical Imaging: A Comprehensive Evaluation and Practical Guideline

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.00109v1
• Date: Fri, 28 Apr 2023 22:07:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-02 17:09:00.945307
• Title: Exploring the Zero-Shot Capabilities of the Segment Anything Model (SAM) in 2D Medical Imaging: A Comprehensive Evaluation and Practical Guideline
• Title（参考訳）: 2次元医用画像におけるSegment Anything Model(SAM)のゼロショット能力の探索 : 総合的評価と実際的ガイドライン
• Authors: Christian Mattjie and Luis Vinicius de Moura and Rafaela Cappelari Ravazio and Lucas Silveira Kupssinsk\"u and Ot\'avio Parraga and Marcelo Mussi Delucis and Rodrigo Coelho Barros
• Abstract要約: Segment Anything Model(SAM)は、広大なトレーニングデータセットを活用して、ほぼすべてのオブジェクトをセグメント化する、新たなセグメンテーションモデルである。 本研究では,医療画像におけるSAM 2Dのゼロショット能力を8つの異なるプロンプト戦略を用いて評価した。 その結果、SAMのゼロショット性能は、現在の最先端技術よりも優れており、場合によっては優れていることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.13854111346209866
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Segmentation in medical imaging plays a crucial role in diagnosing, monitoring, and treating various diseases and conditions. The current landscape of segmentation in the medical domain is dominated by numerous specialized deep learning models fine-tuned for each segmentation task and image modality. Recently, the Segment Anything Model (SAM), a new segmentation model, was introduced. SAM utilizes the ViT neural architecture and leverages a vast training dataset to segment almost any object. However, its generalizability to the medical domain remains unexplored. In this study, we assess the zero-shot capabilities of SAM 2D in medical imaging using eight different prompt strategies across six datasets from four imaging modalities: X-ray, ultrasound, dermatoscopy, and colonoscopy. Our results demonstrate that SAM's zero-shot performance is comparable and, in certain cases, superior to the current state-of-the-art. Based on our findings, we propose a practical guideline that requires minimal interaction and yields robust results in all evaluated contexts.
• Abstract（参考訳）: 画像診断におけるセグメンテーションは、様々な疾患や病態の診断、監視、治療において重要な役割を担っている。 医療領域におけるセグメンテーションの現在の展望は、セグメンテーションタスクとイメージモダリティごとに微調整された多くの専門的なディープラーニングモデルによって支配されている。 近年,新しいセグメンテーションモデルであるSegment Anything Model (SAM)が導入されている。 SAMはViTニューラルアーキテクチャを使用し、膨大なトレーニングデータセットを使用して、ほぼすべてのオブジェクトをセグメントする。 しかし、その医学領域への一般化は未定である。 本研究では,X線,超音波,皮膚内視鏡,大腸内視鏡の4つの画像モダリティから抽出した6つのデータセットに対して,SAM 2Dのゼロショット能力を評価する。 その結果、SAMのゼロショット性能は、現在の最先端技術よりも優れており、場合によっては優れていることが示された。 そこで本研究では,最小限のインタラクションを要し,評価されたすべての文脈で堅牢な結果が得られる実践的ガイドラインを提案する。

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