論文の概要: SegVol: Universal and Interactive Volumetric Medical Image Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.13385v1
• Date: Wed, 22 Nov 2023 13:27:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-23 15:06:22.100440
• Title: SegVol: Universal and Interactive Volumetric Medical Image Segmentation
• Title（参考訳）: segvol:ユニバーサルでインタラクティブなボリュームリカルな医用画像セグメンテーション
• Authors: Yuxin Du, Fan Bai, Tiejun Huang, Bo Zhao
• Abstract要約: 我々は、SegVolという、普遍的でインタラクティブな医療画像セグメンテーションモデルを提案する。 SegVolは意味的および空間的プロンプトを使用して200以上の解剖学的カテゴリのセグメンテーションをサポートする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.662943855165025
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Precise image segmentation provides clinical study with meaningful and well-structured information. Despite the remarkable progress achieved in medical image segmentation, there is still an absence of foundation segmentation model that can segment a wide range of anatomical categories with easy user interaction. In this paper, we propose a universal and interactive volumetric medical image segmentation model, named SegVol. By training on 90k unlabeled Computed Tomography (CT) volumes and 6k labeled CTs, this foundation model supports the segmentation of over 200 anatomical categories using semantic and spatial prompts. Extensive experiments verify that SegVol outperforms the state of the art by a large margin on multiple segmentation benchmarks. Notably, on three challenging lesion datasets, our method achieves around 20% higher Dice score than nnU-Net. The model and data are publicly available at: https://github.com/BAAI-DCAI/SegVol.
• Abstract（参考訳）: 精密な画像分割は、有意義で構造化された情報を持つ臨床研究を提供する。 医用画像のセグメンテーションにおける顕著な進歩にもかかわらず、ユーザーインタラクションが容易な幅広い解剖学的カテゴリをセグメンテーションできる基礎的セグメンテーションモデルがいまだに存在しない。 本稿では,segvolと呼ばれる普遍的かつインタラクティブな医用画像分割モデルを提案する。 90k非ラベルCTボリュームと6kラベルCTのトレーニングにより、この基礎モデルは意味的および空間的プロンプトを用いて200以上の解剖学的カテゴリのセグメンテーションをサポートする。 大規模な実験により、SegVolは、複数のセグメンテーションベンチマークにおいて、大きなマージンで芸術の状態を上回ります。 特に3つの挑戦的病変データセットでは, nnU-Netよりも約20%高いDiceスコアが得られる。 モデルとデータは、https://github.com/BAAI-DCAI/SegVol.comで公開されている。

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