論文の概要: SonoSAMTrack -- Segment and Track Anything on Ultrasound Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.16872v2
• Date: Tue, 7 Nov 2023 19:32:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-09 18:47:03.401151
• Title: SonoSAMTrack -- Segment and Track Anything on Ultrasound Images
• Title（参考訳）: SonoSAMTrack -- 超音波画像のセグメンテーションと追跡
• Authors: Hariharan Ravishankar, Rohan Patil, Vikram Melapudi, Stephan Anzengruber, Parminder Bhatia, Kass-Hout Taha, Pavan Annangi
• Abstract要約: SonoSAMは、超音波画像に注目する対象をセグメント化するための、迅速な基礎モデルである。 SonoSAMは8ドルの未確認超音波データセットで最先端のパフォーマンスを実証する。 SonoSAMを3D (2-D +t) アプリケーションに拡張し、優れた性能を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.601892597574796
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: In this paper, we present SonoSAM - a promptable foundational model for segmenting objects of interest on ultrasound images, followed by state of the art tracking model to perform segmentations on 2D+t and 3D ultrasound datasets. Fine-tuned exclusively on a rich, diverse set of objects from $\approx200$k ultrasound image-mask pairs, SonoSAM demonstrates state-of-the-art performance on $8$ unseen ultrasound data-sets, outperforming competing methods by a significant margin on all metrics of interest. SonoSAM achieves average dice similarity score of $>90\%$ on almost all test data-sets within 2-6 clicks on an average, making it a valuable tool for annotating ultrasound images. We also extend SonoSAM to 3-D (2-D +t) applications and demonstrate superior performance making it a valuable tool for generating dense annotations from ultrasound cine-loops. Further, to increase practical utility of SonoSAM, we propose a two-step process of fine-tuning followed by knowledge distillation to a smaller footprint model without comprising the performance. We present detailed qualitative and quantitative comparisons of SonoSAM with state-of-the-art methods showcasing efficacy of SonoSAM as one of the first reliable, generic foundational model for ultrasound.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,超音波画像における関心対象のセグメンテーションのための簡易的基礎モデルであるsonosamと,2d+tおよび3d超音波データセットのセグメンテーションを行うart trackingモデルについて述べる。 SonoSAMは、$\approx200$kの超音波画像マスクのペアから、リッチで多様なオブジェクトの集合に特化して8ドル(約8,800円)の未確認の超音波データセット上で、最先端のパフォーマンスを示し、興味のあるすべての指標で競合する手法よりも優れている。 SonoSAMは平均的なダイス類似度スコアを平均2～6クリック以内のほぼ全てのテストデータセットで90\%$で達成し、超音波画像の注釈付けに有用なツールである。 また,SanoSAMを3D (2-D +t) アプリケーションに拡張し,超音波シネループから高密度アノテーションを生成する上で,優れた性能を示す。 さらに, ソノサムの実用性を高めるため, 性能を損なうことなく, 微調整と知識蒸留の2段階のプロセスを提案する。 本研究は, 超音波の基礎モデルとして, ソノSAMの有効性を示す最新手法と, ソノSAMの質的, 定量的比較を行ったものである。

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