論文の概要: SAM-Med3D: Towards General-purpose Segmentation Models for Volumetric Medical Images
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.15161v3
- Date: Sat, 14 Sep 2024 05:30:41 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-18 03:37:26.059275
- Title: SAM-Med3D: Towards General-purpose Segmentation Models for Volumetric Medical Images
- Title（参考訳）: SAM-Med3D:ボリューム・メディカル・イメージのための汎用セグメンテーション・モデルに向けて
- Authors: Haoyu Wang, Sizheng Guo, Jin Ye, Zhongying Deng, Junlong Cheng, Tianbin Li, Jianpin Chen, Yanzhou Su, Ziyan Huang, Yiqing Shen, Bin Fu, Shaoting Zhang, Junjun He, Yu Qiao,
- Abstract要約: ボリューム医療画像の汎用セグメンテーションのためのSAM-Med3Dを提案する。
SAM-Med3Dは様々な解剖学的構造と病変を正確に分類することができる。
提案手法は,医療資源を多用した汎用医療AIの開発に活用できることを実証するものである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.83393121891959
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: Existing volumetric medical image segmentation models are typically task-specific, excelling at specific target but struggling to generalize across anatomical structures or modalities. This limitation restricts their broader clinical use. In this paper, we introduce SAM-Med3D for general-purpose segmentation on volumetric medical images. Given only a few 3D prompt points, SAM-Med3D can accurately segment diverse anatomical structures and lesions across various modalities. To achieve this, we gather and process a large-scale 3D medical image dataset, SA-Med3D-140K, from a blend of public sources and licensed private datasets. This dataset includes 22K 3D images and 143K corresponding 3D masks. Then SAM-Med3D, a promptable segmentation model characterized by the fully learnable 3D structure, is trained on this dataset using a two-stage procedure and exhibits impressive performance on both seen and unseen segmentation targets. We comprehensively evaluate SAM-Med3D on 16 datasets covering diverse medical scenarios, including different anatomical structures, modalities, targets, and zero-shot transferability to new/unseen tasks. The evaluation shows the efficiency and efficacy of SAM-Med3D, as well as its promising application to diverse downstream tasks as a pre-trained model. Our approach demonstrates that substantial medical resources can be utilized to develop a general-purpose medical AI for various potential applications. Our dataset, code, and models are available at https://github.com/uni-medical/SAM-Med3D.
- Abstract（参考訳）: 既存のボリューム画像セグメンテーションモデルは、典型的にはタスク固有であり、特定のターゲットにおいて優れたが、解剖学的構造やモダリティをまたいだ一般化に苦慮している。
この制限は、より広範な臨床使用を制限する。
本稿では,ボリューム医療画像の汎用セグメンテーションのためのSAM-Med3Dを提案する。
SAM-Med3Dはわずか3Dのプロンプトポイントしか持たないため、様々な解剖学的構造や病変を正確に分類することができる。
そこで我々は,大規模な3次元医用画像データセットSA-Med3D-140Kを公開ソースとライセンスされたプライベートデータセットのブレンドから収集し,処理する。
このデータセットには22Kの3D画像と143K対応の3Dマスクが含まれている。
次に、完全に学習可能な3D構造を特徴とする素早いセグメンテーションモデルSAM-Med3Dを、このデータセット上で2段階のプロシージャを用いてトレーニングし、目に見えないセグメンテーションターゲットと見えないセグメンテーションターゲットの両方に印象的なパフォーマンスを示す。
16のデータセットに対してSAM-Med3Dを包括的に評価し,解剖学的構造,モダリティ,ターゲット,新規/未確認タスクへのゼロショット転送性など,さまざまな医療シナリオを網羅した。
本評価は,SAM-Med3Dの有効性と有効性,および事前学習モデルとしての多様な下流タスクへの適用性を示す。
提案手法は,医療資源を多種多様な応用のための汎用医療AIの開発に活用できることを実証する。
私たちのデータセット、コード、モデルはhttps://github.com/uni-medical/SAM-Med3D.comで公開されています。
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