論文の概要: Exploring SAM Ablations for Enhancing Medical Segmentation in Radiology
and Pathology
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.00504v1
- Date: Sat, 30 Sep 2023 21:58:12 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-05 03:48:44.236488
- Title: Exploring SAM Ablations for Enhancing Medical Segmentation in Radiology
and Pathology
- Title（参考訳）: 放射線学・病理学における医療セグメンテーション強化のためのSAMアブレーションの探索
- Authors: Amin Ranem, Niklas Babendererde, Moritz Fuchs, Anirban Mukhopadhyay
- Abstract要約: Segment Anything Model(SAM)は、さまざまなドメインにまたがるセグメンテーション課題に対処するための、有望なフレームワークとして登場した。
SAMの微調整について検討し、セグメンテーション結果の精度と信頼性にその影響を深く評価する。
先進的なセグメンテーション技術と医療の要求要件のギャップを埋めることを目指しています。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.5462695047893025
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Medical imaging plays a critical role in the diagnosis and treatment planning
of various medical conditions, with radiology and pathology heavily reliant on
precise image segmentation. The Segment Anything Model (SAM) has emerged as a
promising framework for addressing segmentation challenges across different
domains. In this white paper, we delve into SAM, breaking down its fundamental
components and uncovering the intricate interactions between them. We also
explore the fine-tuning of SAM and assess its profound impact on the accuracy
and reliability of segmentation results, focusing on applications in radiology
(specifically, brain tumor segmentation) and pathology (specifically, breast
cancer segmentation). Through a series of carefully designed experiments, we
analyze SAM's potential application in the field of medical imaging. We aim to
bridge the gap between advanced segmentation techniques and the demanding
requirements of healthcare, shedding light on SAM's transformative
capabilities.
- Abstract（参考訳）: 医用画像は様々な疾患の診断と治療計画において重要な役割を担い、放射線学と病理学は正確な画像分割に大きく依存している。
segment anything model(sam)は、さまざまなドメインのセグメンテーション問題に対処するための有望なフレームワークとして登場した。
このホワイトペーパーでは、SAMを掘り下げ、基本的なコンポーネントを分解し、それら間の複雑な相互作用を明らかにする。
また,放射線学(特に脳腫瘍のセグメンテーション)と病理学(特に乳癌のセグメンテーション)に焦点をあて,SAMの微調整について検討し,セグメンテーション結果の正確性と信頼性にその影響を深く評価した。
慎重に設計された一連の実験を通して、SAMの医療画像分野への応用の可能性を分析する。
我々は,先進的なセグメンテーション技術と医療要件のギャップを埋めることを目指しており,SAMの変革的能力に光を当てている。
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