論文の概要: $\mathrm{SAM^{Med}}$: A medical image annotation framework based on
large vision model
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.05617v2
- Date: Mon, 18 Sep 2023 02:19:52 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-20 19:17:48.585456
- Title: $\mathrm{SAM^{Med}}$: A medical image annotation framework based on
large vision model
- Title（参考訳）: $\mathrm{SAM^{Med}}$:大きなビジョンモデルに基づく医用画像アノテーションフレームワーク
- Authors: Chenglong Wang, Dexuan Li, Sucheng Wang, Chengxiu Zhang, Yida Wang,
Yun Liu, Guang Yang
- Abstract要約: 大規模ビジョンモデル、Segment Anything Model (SAM)はコンピュータビジョン分野に革命をもたらした。
本研究では,医用画像アノテーションのための拡張フレームワークである$mathrmSAMMed$を提案する。
その結果,入力点が5点程度しかなく,セグメンテーション精度が著しく向上した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.095778923771732
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Recently, large vision model, Segment Anything Model (SAM), has
revolutionized the computer vision field, especially for image segmentation.
SAM presented a new promptable segmentation paradigm that exhibit its
remarkable zero-shot generalization ability. An extensive researches have
explore the potential and limits of SAM in various downstream tasks. In this
study, we presents $\mathrm{SAM^{Med}}$, an enhanced framework for medical
image annotation that leverages the capabilities of SAM. $\mathrm{SAM^{Med}}$
framework consisted of two submodules, namely $\mathrm{SAM^{assist}}$ and
$\mathrm{SAM^{auto}}$. The $\mathrm{SAM^{assist}}$ demonstrates the
generalization ability of SAM to the downstream medical segmentation task using
the prompt-learning approach. Results show a significant improvement in
segmentation accuracy with only approximately 5 input points. The
$\mathrm{SAM^{auto}}$ model aims to accelerate the annotation process by
automatically generating input prompts. The proposed SAP-Net model achieves
superior segmentation performance with only five annotated slices, achieving an
average Dice coefficient of 0.80 and 0.82 for kidney and liver segmentation,
respectively. Overall, $\mathrm{SAM^{Med}}$ demonstrates promising results in
medical image annotation. These findings highlight the potential of leveraging
large-scale vision models in medical image annotation tasks.
- Abstract（参考訳）: 近年,大規模な視覚モデルであるSAM(Seegment Anything Model)がコンピュータビジョン分野,特に画像セグメンテーションに革命をもたらした。
SAMは、その顕著なゼロショット一般化能力を示す新しいプロンプト可能なセグメンテーションパラダイムを提示した。
様々な下流タスクにおけるSAMの可能性と限界について広範な研究がなされている。
本研究では、SAMの能力を生かした医療画像アノテーションのための拡張フレームワークである$\mathrm{SAM^{Med}}$を提示する。
$\mathrm{SAM^{Med}}$ frameworkは2つのサブモジュール、すなわち$\mathrm{SAM^{assist}}$と$\mathrm{SAM^{auto}}$から成る。
この$\mathrm{sam^{assist}}$ は、プロンプトラーニングアプローチを用いたダウンストリーム医療セグメンテーションタスクへのsamの一般化能力を示している。
その結果,約5点の入力点でセグメント化精度が有意に向上した。
$\mathrm{sam^{auto}}$モデルは、自動的に入力プロンプトを生成してアノテーションプロセスを加速することを目的としている。
提案したSAP-Netモデルでは,5つのアノテートスライスのみを用いて,腎臓と肝臓のセグメンテーションにおいて平均Dice係数0.80と0.82を達成し,優れたセグメンテーション性能を実現する。
全体として、$\mathrm{SAM^{Med}}$は医療画像アノテーションで有望な結果を示す。
これらの結果は,医用画像アノテーションタスクに大規模視覚モデルを活用する可能性を示している。
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