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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.13385v2
• Date: Thu, 29 Feb 2024 03:27:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-04 13:59:14.832595
• 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: 本稿では,汎用的,インタラクティブな医用画像セグメンテーションを支援する3D基盤セグメンテーションモデルSegVolを提案する。 トレーニングデータを90kの未ラベルCTボリュームと6kのラベル付きCTボリュームにスケールアップすることにより、この基礎モデルは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 instructive information. Despite the remarkable progress achieved in medical image segmentation, there is still an absence of 3D foundation segmentation model that can segment a wide range of anatomical categories with easy user interaction. In this paper, we propose a 3D foundation segmentation model, named SegVol, supporting universal and interactive volumetric medical image segmentation. By scaling up training data to 90k unlabeled Computed Tomography (CT) volumes and 6k labeled CT volumes, this foundation model supports the segmentation of over 200 anatomical categories using semantic and spatial prompts. Extensive experiments on 10 internal validation tasks and 18 external validation tasks verify that SegVol outperforms the state of the art by a large margin. Through its capacity to provide precise volumetric segmentation across various anatomical categories, SegVol has the potential to accelerate advancements in medical imaging diagnosis and facilitate treatment optimization.
• Abstract（参考訳）: 精密画像分割は、臨床研究にインストラクティブ情報を提供する。 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、ユーザインタラクションを容易にすることで、幅広い解剖学的カテゴリをセグメンテーションできる3d基盤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,汎用的でインタラクティブな医用画像分割を支援する3D基盤セグメンテーションモデルであるSegVolを提案する。 トレーニングデータを90kの未ラベルCTボリュームと6kのラベル付きCTボリュームにスケールアップすることにより、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。 10の内部検証タスクと18の外部検証タスクに関する大規模な実験は、SegVolが大きなマージンで芸術の状態を上回ることを検証している。 様々な解剖学的カテゴリにわたる正確なボリュームセグメンテーションを提供する能力を通じて、SegVolは、医療画像診断の進歩を加速し、治療の最適化を促進する可能性がある。

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