論文の概要: Empirical Analysis of a Segmentation Foundation Model in Prostate Imaging

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.03266v3
• Date: Mon, 2 Oct 2023 20:47:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-05 07:53:54.791456
• Title: Empirical Analysis of a Segmentation Foundation Model in Prostate Imaging
• Title（参考訳）: 前立腺イメージングにおけるセグメンテーション基礎モデルの実証解析
• Authors: Heejong Kim, Victor Ion Butoi, Adrian V. Dalca, Daniel J.A. Margolis, Mert R. Sabuncu
• Abstract要約: 医療画像セグメンテーションのための基盤モデルUniverSegについて考察する。 本研究では,前立腺画像の文脈における経験的評価研究を行い,従来のタスク固有セグメンテーションモデルの訓練手法と比較する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.99042549094606
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Most state-of-the-art techniques for medical image segmentation rely on deep-learning models. These models, however, are often trained on narrowly-defined tasks in a supervised fashion, which requires expensive labeled datasets. Recent advances in several machine learning domains, such as natural language generation have demonstrated the feasibility and utility of building foundation models that can be customized for various downstream tasks with little to no labeled data. This likely represents a paradigm shift for medical imaging, where we expect that foundation models may shape the future of the field. In this paper, we consider a recently developed foundation model for medical image segmentation, UniverSeg. We conduct an empirical evaluation study in the context of prostate imaging and compare it against the conventional approach of training a task-specific segmentation model. Our results and discussion highlight several important factors that will likely be important in the development and adoption of foundation models for medical image segmentation.
• Abstract（参考訳）: 医療画像セグメンテーションの最先端技術のほとんどは、ディープラーニングモデルに依存している。 しかしながら、これらのモデルは、しばしば、高価なラベル付きデータセットを必要とする教師付き方法で、狭義のタスクで訓練される。 自然言語生成などの機械学習領域の最近の進歩は、ラベル付きデータはほとんどなく、下流の様々なタスクにカスタマイズ可能な基礎モデルの構築の実現可能性と有用性を示している。 これは、基礎モデルがこの分野の未来を形作ることを期待する医療画像のパラダイムシフトである可能性が高い。 本稿では,最近開発された医用画像分割の基礎モデル universeg について述べる。 本研究では,前立腺画像の文脈で経験的評価を行い,従来のタスク固有セグメンテーションモデルの訓練手法と比較する。 本研究は, 医用画像セグメンテーションの基礎モデルの開発と導入において重要となるいくつかの重要な要因について考察した。

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