論文の概要: SAM3D: Segment Anything Model in Volumetric Medical Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.03493v1
• Date: Thu, 7 Sep 2023 06:05:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-08 14:21:21.796994
• Title: SAM3D: Segment Anything Model in Volumetric Medical Images
• Title（参考訳）: SAM3D: ボリューム医療画像におけるセグメンテーションモデル
• Authors: Nhat-Tan Bui and Dinh-Hieu Hoang and Minh-Triet Tran and Ngan Le
• Abstract要約: 本稿では,SAMエンコーダの3次元医用画像を対象としたSAM3Dを提案する。 我々のモデルは、入力として3Dボリュームイメージ全体を取り、それをシンプルかつ効果的に処理することで、かなりの数のパラメータのトレーニングを回避します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.13428803342104
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Image segmentation is a critical task in medical image analysis, providing valuable information that helps to make an accurate diagnosis. In recent years, deep learning-based automatic image segmentation methods have achieved outstanding results in medical images. In this paper, inspired by the Segment Anything Model (SAM), a foundation model that has received much attention for its impressive accuracy and powerful generalization ability in 2D still image segmentation, we propose a SAM3D that targets at 3D volumetric medical images and utilizes the pre-trained features from the SAM encoder to capture meaningful representations of input images. Different from other existing SAM-based volumetric segmentation methods that perform the segmentation by dividing the volume into a set of 2D slices, our model takes the whole 3D volume image as input and processes it simply and effectively that avoids training a significant number of parameters. Extensive experiments are conducted on multiple medical image datasets to demonstrate that our network attains competitive results compared with other state-of-the-art methods in 3D medical segmentation tasks while being significantly efficient in terms of parameters.
• Abstract（参考訳）: 画像分割は医用画像解析において重要な課題であり、正確な診断に役立つ貴重な情報を提供する。 近年,深層学習に基づく自動画像分割手法が医療画像に優れた結果をもたらしている。 本稿では,2次元静止画セグメンテーションにおける印象的な精度と強力な一般化能力に多くの注目を集めた基礎モデルであるsegment anything model(sam)に触発されて,3次元体積医用画像を対象としたsam3dを提案する。 ボリュームを2次元スライスに分割することでセグメンテーションを行う既存のSAMベースボリュームセグメンテーション法とは異なり、本モデルでは3次元ボリューム画像全体を入力として取り込んで、簡便かつ効果的に、かなりの数のパラメータのトレーニングを避ける。 複数の医用画像データセットを用いて大規模な実験を行い, パラメータの面では極めて効率的でありながら, 従来の3次元医用セグメンテーションの手法と比較して, ネットワークが競争力を発揮することを示した。

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