論文の概要: A Foundation Model for General Moving Object Segmentation in Medical Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.17264v1
• Date: Fri, 29 Sep 2023 14:17:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-02 13:34:54.741795
• Title: A Foundation Model for General Moving Object Segmentation in Medical Images
• Title（参考訳）: 医用画像における一般移動物体分割の基礎モデル
• Authors: Zhongnuo Yan, Tong Han, Yuhao Huang, Lian Liu, Han Zhou, Jiongquan Chen, Wenlong Shi, Yan Cao, Xin Yang, Dong Ni
• Abstract要約: 移動物体(MOS)は自然画像において大きな進歩を遂げた。 医用画像におけるMOSのための基礎モデルiMOSを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.397900952956563
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Medical image segmentation aims to delineate the anatomical or pathological structures of interest, playing a crucial role in clinical diagnosis. A substantial amount of high-quality annotated data is crucial for constructing high-precision deep segmentation models. However, medical annotation is highly cumbersome and time-consuming, especially for medical videos or 3D volumes, due to the huge labeling space and poor inter-frame consistency. Recently, a fundamental task named Moving Object Segmentation (MOS) has made significant advancements in natural images. Its objective is to delineate moving objects from the background within image sequences, requiring only minimal annotations. In this paper, we propose the first foundation model, named iMOS, for MOS in medical images. Extensive experiments on a large multi-modal medical dataset validate the effectiveness of the proposed iMOS. Specifically, with the annotation of only a small number of images in the sequence, iMOS can achieve satisfactory tracking and segmentation performance of moving objects throughout the entire sequence in bi-directions. We hope that the proposed iMOS can help accelerate the annotation speed of experts, and boost the development of medical foundation models.
• Abstract（参考訳）: 医用画像分割は, 臨床診断において重要な役割を担い, 解剖学的, 病理学的構造を明らかにすることを目的としている。 高精度の深部セグメンテーションモデルを構築するためには,高品質なアノテートデータが多く重要である。 しかし、医療アノテーションは、特に医療ビデオや3Dボリュームでは、巨大なラベル付けスペースとフレーム間の一貫性の欠如のため、非常に面倒で時間を要する。 近年,移動物体分割(MOS)という基本課題が自然画像に大きく進展している。 その目的は、最小限のアノテーションしか必要とせず、画像シーケンス内の背景から動くオブジェクトをデラインすることである。 本稿では,医療画像におけるMOSのための基礎モデルiMOSを提案する。 大規模マルチモーダル医療データセットに関する広範な実験により、提案するimosの有効性が検証された。 具体的には、シーケンス内の少数の画像のみをアノテーションすることで、imosは双方向で、シーケンス全体にわたって動くオブジェクトの十分なトラッキングとセグメンテーション性能を実現することができる。 提案したiMOSが専門家のアノテーションのスピードを加速し、医療基盤モデルの開発を促進することを願っている。

関連論文リスト

• Unlocking the Power of Spatial and Temporal Information in Medical Multimodal Pre-training [99.2891802841936]
  我々は,空間的・時間的微粒なモデリングのためのMed-STフレームワークを提案する。 空間モデリングでは、Med-STはMixture of View Expert (MoVE)アーキテクチャを使用して、正面と横の両方のビューから異なる視覚的特徴を統合する。 時間的モデリングのために,フォワードマッピング分類 (FMC) とリバースマッピング回帰 (RMR) による新たな双方向サイクル整合性目標を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-30T03:15:09Z)
• Beyond Pixel-Wise Supervision for Medical Image Segmentation: From Traditional Models to Foundation Models [7.987836953849249]
  既存のセグメンテーションアルゴリズムは主に、トレーニング用のピクセル単位のアノテーションを備えた完全なアノテーション付きイメージの可用性に依存している。 この課題を軽減するため、弱いアノテーションで深層モデルをトレーニングできるセグメンテーション手法の開発に注目が集まっている。 視覚基盤モデルの出現、特にSAM(Segment Anything Model)は、弱いアノテーションを使ったセグメンテーションタスクの革新的な機能を導入した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-20T02:40:49Z)
• Segment Anything Model for Medical Image Segmentation: Current Applications and Future Directions [8.216028136706948]
  最近のSAM(Segment Anything Model)の導入は、プロンプト駆動パラダイムのイメージセグメンテーション領域への注目すべき拡張を意味している。 本稿では,SAMの有効性を医療画像分割タスクに拡張するための最近の取り組みについて概観する。 医療画像セグメンテーションにおけるSAMの役割について,今後の研究の道筋を探る。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-07T14:25:42Z)
• Self-Prompting Large Vision Models for Few-Shot Medical Image Segmentation [14.135249795318591]
  本稿では,医療ビジョン応用における自己プロンプトの新たな視点を提案する。 我々は、Segment Anything Modelの埋め込み空間を利用して、単純だが効果的な線形ピクセルワイド分類器を通して自身を誘導する。 複数のデータセットで競合する結果を得る。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-15T08:20:07Z)
• LVM-Med: Learning Large-Scale Self-Supervised Vision Models for Medical Imaging via Second-order Graph Matching [59.01894976615714]
  LVM-Medは、大規模医療データセットに基づいてトレーニングされた、最初のディープネットワークファミリーである。 55の公開データセットから約13万の医療画像を収集しました。 LVM-Medは、多くの最先端の教師付き、自己監督型、基礎モデルよりも経験的に優れている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-20T22:21:34Z)
• Training Like a Medical Resident: Context-Prior Learning Toward Universal Medical Image Segmentation [38.61227663176952]
  医用画像理解基盤モデルの構築を目的としたパラダイムであるユニバーサル・メディカルイメージ・セグメンテーションへのシフトを提案する。 医用画像セグメンテーションにおけるデータの異質性やアノテーションの違いに対処する新しい文脈優先学習手法であるHermesを開発した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-04T17:39:08Z)
• Generalist Vision Foundation Models for Medical Imaging: A Case Study of Segment Anything Model on Zero-Shot Medical Segmentation [5.547422331445511]
  9つの医用画像セグメンテーションベンチマークにおいて,定量および定性的ゼロショットセグメンテーションの結果を報告する。 本研究は,医用画像における一般視基盤モデルの汎用性を示すものである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-25T08:07:59Z)
• Mine yOur owN Anatomy: Revisiting Medical Image Segmentation with Extremely Limited Labels [54.58539616385138]
  我々は、Mine yOur owN Anatomy (MONA) と呼ばれる、新しい半教師付き2次元医用画像セグメンテーションフレームワークを紹介する。 まず、先行研究では、すべてのピクセルがモデルトレーニングに等しく重要であると論じており、我々はこの1つだけで意味のある解剖学的特徴を定義できないことを経験的に観察している。 第2に,医療画像を解剖学的特徴の集合に分解できるモデルを構築する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-27T15:50:31Z)
• Domain Generalization on Medical Imaging Classification using Episodic Training with Task Augmentation [62.49837463676111]
  本稿では,医用画像分類におけるタスク強化によるエピソードトレーニングの新たな手法を提案する。 実際の医療展開において、限られた数のソースドメインによって動機付けられ、ユニークなタスクレベルのオーバーフィッティングを検討します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-13T03:56:59Z)
• Few-shot Medical Image Segmentation using a Global Correlation Network with Discriminative Embedding [60.89561661441736]
  医療画像分割のための新しい手法を提案する。 深層畳み込みネットワークを用いた数ショット画像セグメンタを構築します。 深層埋め込みの識別性を高め,同一クラスの特徴領域のクラスタリングを促進する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-10T04:01:07Z)
• w-Net: Dual Supervised Medical Image Segmentation Model with Multi-Dimensional Attention and Cascade Multi-Scale Convolution [47.56835064059436]
  医療画像中の小物体の正確なセグメンテーションを予測するために, カスケード型マルチスケール畳み込みを用いた多次元アテンションセグメンテーションモデルを提案する。 提案手法は, KiTS19, Decathlon-10 の Pancreas CT, MICCAI 2018 LiTS Challenge の3つのデータセットを用いて評価した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-15T13:54:22Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。