論文の概要: SAM++: Enhancing Anatomic Matching using Semantic Information and Structural Inference

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.13988v1
• Date: Sat, 24 Jun 2023 14:46:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-27 17:40:17.372332
• Title: SAM++: Enhancing Anatomic Matching using Semantic Information and Structural Inference
• Title（参考訳）: SAM++:意味情報と構造推論を用いた解剖学的マッチングの強化
• Authors: Xiaoyu Bai, Yong Xia
• Abstract要約: 本稿では,新しい固定点マッチング機構を用いて外観と意味の埋め込みを学習するフレームワークを提案する。 我々はSAM++フレームワークを2つの困難なタスクでテストし、SAMのパフォーマンスを大幅に改善した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.902835211573628
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Medical images like CT and MRI provide detailed information about the internal structure of the body, and identifying key anatomical structures from these images plays a crucial role in clinical workflows. Current methods treat it as a registration or key-point regression task, which has limitations in accurate matching and can only handle predefined landmarks. Recently, some methods have been introduced to address these limitations. One such method, called SAM, proposes using a dense self-supervised approach to learn a distinct embedding for each point on the CT image and achieving promising results. Nonetheless, SAM may still face difficulties when dealing with structures that have similar appearances but different semantic meanings or similar semantic meanings but different appearances. To overcome these limitations, we propose SAM++, a framework that simultaneously learns appearance and semantic embeddings with a novel fixed-points matching mechanism. We tested the SAM++ framework on two challenging tasks, demonstrating a significant improvement over the performance of SAM and outperforming other existing methods.
• Abstract（参考訳）: CTやMRIなどの医療画像は、身体の内部構造に関する詳細な情報を提供し、これらの画像から重要な解剖学的構造を特定することは、臨床ワークフローにおいて重要な役割を果たす。 現在のメソッドでは登録またはキーポイント回帰タスクとして扱われており、正確なマッチングには制限があり、事前定義されたランドマークしか扱えない。 近年,これらの制限に対処する手法がいくつか導入されている。 このような手法の1つはSAMと呼ばれ、密度の高い自己教師付きアプローチを用いてCT画像上の各点に対する個別の埋め込みを学習し、有望な結果を達成することを提案する。 それでもSAMは、類似した外観を持つが異なる意味の意味や類似した意味を持つ構造を扱う際にも困難に直面している。 これらの制約を克服するために,新しい固定点マッチング機構で外観と意味の埋め込みを同時に学習するSAM++を提案する。 sam++フレームワークを2つの困難なタスクでテストし、samのパフォーマンスよりも大幅に改善し、他の既存のメソッドよりも優れています。

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